Rugplotで個票を補助線として表示

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ヒストグラムや KDE に rugplot を重ねると、データの一つひとつがどこにあるかが分かりやすくなります。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

diamonds = sns.load_dataset("diamonds").sample(300, random_state=0)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3.5))
sns.kdeplot(data=diamonds, x="price", ax=ax, color="#0ea5e9")
sns.rugplot(data=diamonds, x="price", ax=ax, color="#1d4ed8", alpha=0.4)

ax.set_xlabel("価格 ($)")
ax.set_ylabel("密度")
ax.set_title("ダイヤ価格の KDE + Rugplot")
ax.grid(alpha=0.2)

fig.tight_layout()
fig.savefig("static/images/visualize/distribution/rugplot.svg")

rugplot

読み方のポイント #

  • Rugplot の短い線が密集している箇所はデータが多い。
  • 色を薄くしておけば KDE の主役を奪わずに情報を補足できる。
  • 大量データで Rugplot を使うと描画負荷が高いので、サンプリングや height の調整を検討する。