パラレルコーディネートで多次元データを俯瞰

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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas.plotting import parallel_coordinates

rng = np.random.default_rng(42)
n = 60

df = pd.DataFrame({
    "体力": np.concatenate([rng.normal(70, 8, n), rng.normal(55, 10, n), rng.normal(80, 6, n)]),
    "技術": np.concatenate([rng.normal(65, 7, n), rng.normal(75, 8, n), rng.normal(60, 9, n)]),
    "判断力": np.concatenate([rng.normal(60, 9, n), rng.normal(70, 7, n), rng.normal(75, 5, n)]),
    "スピード": np.concatenate([rng.normal(75, 6, n), rng.normal(50, 12, n), rng.normal(85, 5, n)]),
    "タイプ": ["攻撃型"] * n + ["技巧型"] * n + ["万能型"] * n,
})

fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 5))
parallel_coordinates(
    df, class_column="タイプ", ax=ax,
    color=["#2563eb", "#10b981", "#ef4444"], alpha=0.35, linewidth=0.8,
)

ax.set_title("選手タイプ別 能力プロファイル")
ax.set_ylabel("スコア")
ax.legend(loc="upper right")
ax.grid(axis="y", alpha=0.2)

fig.tight_layout()
plt.show()