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コース

Seaborn による中級データ可視化

中級スキルレベル

更新日 2026/05

Seabornの高度な可視化ツールを使って、美しく情報豊かなビジュアルを簡単に作成します。

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PythonData Visualization

4時間

13 ビデオ

50 演習

4,200 XP

75,046

修了証明書

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コース説明

美しく情報豊かな可視化をスムーズに作成したいと思いませんか？そのためには、seaborn を習得しましょう。seaborn は、Python データサイエンスに欠かせない可視化ライブラリです。このコースでは、seaborn の高度な可視化ツールを使って、アメリカ住宅調査データ、大学の学費データ、人気テレビ番組「The Daily Show」のゲストデータなど、複数の実世界データセットを分析する方法を学びます。コース修了後は、seaborn の関数を使ってさまざまな形式でデータを可視化し、独自のニーズに合わせてプロットをカスタマイズできるようになります。

前提条件

Data Manipulation with pandas

1

Seaborn 入門

Seaborn ライブラリの概要と、Python の可視化エコシステムにおける位置づけを紹介します。

Seaborn 入門

Seabornの基盤

CSV ファイルの読み込み

ヒストグラムと displot の比較

分布プロットの使い方

ヒストグラムを描画する

ラグプロットと KDE シェーディング

結果の解釈

Seaborn の回帰プロット

回帰プロットの作成

複数の変数をプロットする

複数の回帰のファセット表示

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2

Seaborn プロットのカスタマイズ

Seaborn プロットの表示をカスタマイズするための関数を概説します。

Seaborn スタイルの使い方

デフォルトスタイルの設定

スタイルの比較

スパインの削除

Seaborn の色設定

matplotlib のカラーコード

デフォルトパレットの使用

カラーパレット

カスタムパレットの作成

matplotlib によるカスタマイズ

matplotlib の axes を使う

プロットのカスタマイズ（応用）

注釈の追加

複数のプロット

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3

追加のプロットタイプ

Seaborn に含まれる、より高度なプロットタイプを概説します。

カテゴリプロットの種類

stripplot() と swarmplot()

ボックスプロット、バイオリンプロット、ボックスエンプロット

barplots、pointplots、countplots

回帰プロット

回帰プロットと残差プロット

回帰プロットのパラメータ

データのビン分割

マトリックスプロット

ヒートマップの作成

ヒートマップのカスタマイズ

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4

データ対応グリッドでのプロット作成

Seaborn を使って、1 つの図の中に複数のプロットを描画する方法を学びます。

FacetGrid、catplot、lmplot の使い方

FacetGrid の作成

catplot を使う

lmplot の使い方

PairGrid と pairplot の使い方

PairGrid の作成

pairplot の使い方

ペアプロットの追加例

JointGrid と jointplot の使い方

JointGrid と jointplot の作成

Jointplot と回帰分析

複雑な jointplot

Seaborn のグラフの選び方

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Seaborn による中級データ可視化

コース完了

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