バイオリンプロットをプログラムで描いてみる

グラフ

こんにちは。この記事がちょうど月末の投稿になるので、「グラフを描いてみる」シリーズをあと１回続けることにします。

今回はバイオリンプロットです。少し前に箱ひげ図を描いてみました。

箱ひげ図は、最大値・最小値・四分位数がわかるような、とても工夫されたグラフだと思います。

しかし、データの分布が見えにくくなってしまっているように思います。

そこで、バイオリンプロットというグラフを描いてみることにします。

どのようなグラフかは、見た方が早いので実際に描いてみます。

Python + seaborn + matplotlib で描くバイオリンプロット

はじめに、seabornを使って描いていきます。

import seaborn
import matplotlib.pyplot
iris = seaborn.load_dataset( 'iris' )
seaborn.violinplot( x=iris['species'], y=iris['sepal_length'] )
matplotlib.pyplot.show()

このプログラムで、次のようなグラフが描けます。

Python + seaborn + matplotlib でバイオリンプロットを工夫してみる

上のバイオリンプロットでは、四分位数がわからなくなっているので、表示してみます。

そのプログラムです。violinplotのパラメータに inner="quartile" を付けました。

import seaborn
import matplotlib.pyplot
iris = seaborn.load_dataset( 'iris' )
seaborn.violinplot( x=iris['species'], y=iris['sepal_length'], inner="quartile" )
matplotlib.pyplot.show()

次のようなグラフになります。

さらに、元のデータの分布をドットで表示するスウォームプロットを追加してみます。

（バイオリンプロットの色はグレーにしました。）

import seaborn
import matplotlib.pyplot
iris = seaborn.load_dataset( 'iris' )
seaborn.violinplot( x=iris['species'], y=iris['sepal_length'], inner="quartile", color="0.85"  )
seaborn.swarmplot( x=iris['species'], y=iris['sepal_length'] )
matplotlib.pyplot.show()

出来上がったグラフです。

R で描くバイオリンプロット

次にRで描いてみます。ggplot2 を使います。

library( ggplot2 )
data( iris )
v <- ggplot( iris, aes( x= Species, y=Sepal.Length, color=Species )) +
    geom_violin()
plot(v)

次のようなグラフが描けます。

箱ひげ図を重ねてみます。

library( ggplot2 )
data( iris )
v <- ggplot( iris, aes( x=Species, y=Sepal.Length, color=Species )) +
    geom_violin() +
    geom_boxplot( width=0.2 )
plot(v)

さらにビースウォームを重ねてみます。

library( ggplot2 )
data( iris )
v <- ggplot( iris, aes( x= Species, y=Sepal.Length, color=Species, trim=FALSE )) +
    geom_violin() +
    geom_boxplot(width=0.2) +
    geom_point( position=position_jitter( width=0.05, height=0 ), color="black", stackdir="center" )
plot(v)

今回はこれでおしまいにします。それでは、また。

Posted by 春日井 優