seaborn.rugplot#

seaborn.rugplot(data=None, *, x=None, y=None, hue=None, height=0.025, expand_margins=True, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, legend=True, ax=None, **kwargs)#

x軸とy軸に沿って目盛りを描画することにより、周辺分布をプロットします。

この関数は、個々の観測値を邪魔にならない方法で表示することにより、他のプロットを補完することを目的としています。

パラメーター:
datapandas.DataFrame、numpy.ndarray、マッピング、またはシーケンス

入力データ構造。名前付き変数に割り当てることができるベクトルの長形式コレクション、または内部的に整形されるワイド形式データセットのいずれか。

x, ydata内のベクトルまたはキー

x軸とy軸上の位置を指定する変数。

huedata内のベクトルまたはキー

プロット要素の色を決定するためにマッピングされる意味変数。

heightfloat

各ラグ要素がカバーする軸範囲の割合。負の値を指定することもできます。

expand_marginsbool

Trueの場合、他の要素との重複を避けるために、ラグの高さによって軸マージンを増やします。

palette文字列、リスト、辞書、またはmatplotlib.colors.Colormap

hueセマンティックをマッピングするときに使用する色を選択する方法。文字列値はcolor_palette()に渡されます。リストまたは辞書の値はカテゴリカルマッピングを示し、カラーマップオブジェクトは数値マッピングを示します。

hue_order文字列のベクトル

hueセマンティックのカテゴリカルレベルの処理とプロットの順序を指定します。

hue_normタプルまたはmatplotlib.colors.Normalize

データ単位で正規化範囲を設定する値のペア、またはデータ単位から[0, 1]間隔にマッピングするオブジェクトのいずれか。使用法は数値マッピングを示唆します。

legendbool

Falseの場合、セマンティック変数の凡例を追加しないでください。

axmatplotlib.axes.Axes

プロット用の既存の軸。それ以外の場合は、内部的にmatplotlib.pyplot.gca()を呼び出します。

kwargs

その他のキーワード引数は、matplotlib.collections.LineCollection()に渡されます

戻り値:
matplotlib.axes.Axes

プロットを含むmatplotlib軸。

例

軸の1つに沿ってラグを追加する

import seaborn as sns; sns.set_theme()
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.kdeplot(data=tips, x="total_bill")
sns.rugplot(data=tips, x="total_bill")
../_images/rugplot_1_0.png

両方の軸に沿ってラグを追加する

sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip")
sns.rugplot(data=tips, x="total_bill", y="tip")
../_images/rugplot_3_0.png

色相マッピングで3番目の変数を表す

sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="time")
sns.rugplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="time")
../_images/rugplot_5_0.png

より高いラグを描く

sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip")
sns.rugplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", height=.1)
../_images/rugplot_7_0.png

ラグを軸の外に置く

sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip")
sns.rugplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", height=-.02, clip_on=False)
../_images/rugplot_9_0.png

より細い線とアルファブレンディングを使用して、より大きなデータセットの密度を表示する

diamonds = sns.load_dataset("diamonds")
sns.scatterplot(data=diamonds, x="carat", y="price", s=5)
sns.rugplot(data=diamonds, x="carat", y="price", lw=1, alpha=.005)
../_images/rugplot_11_0.png