ゆうき（ @BASEBALLY15 )です^^
今回は，今まで学習してきた知識を使って，2種類のirisという花の特性を分析したいと思います．
分析する対象は，がく片の長さ・幅，花びらの長さ・幅です．
irisのデータは，データ分析の勉強をする上で，有名ですよね^^
そうですね^^
今回は， データ数が150個ほどと少ないため，今まで学習してきた『カーネル密度推定』を行います．
『iris』って何？
irisとは，アヤメという植物学名で，正確には，『Iris sanguinea』といいます．高さは40~60cm程度で，北海道から九州まで広範囲で見ることが出来ます．
データ分析結果
それでは，irisの花について分析を行っていきたいと思います．
| SepalLength | SepalWidth | PetalLength | PetalWidth | Name | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa |
| 1 | 4.9 | 3.0 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa |
| 2 | 4.7 | 3.2 | 1.3 | 0.2 | Iris-setosa |
| 3 | 4.6 | 3.1 | 1.5 | 0.2 | Iris-setosa |
| 4 | 5.0 | 3.6 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa |
上の表は，csvファイルのデータの一部を表したものです．
今回は，『SepalLength（がく片の長さ）』，『SepalWidth（がく片の幅）』，『PetalLength（花びらの長さ）』，『PetalWidth（がく片の幅）』に注目してデータ分析を行います．
それでは，ライブラリとコードを見てみましょう．
ライブラリ
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inlineカーネル密度推定を行いたいので，seabornをインポートしたいと思います．
コード
total_data = pd.read_csv("iris.csv")この1文で，iris.csvファイルを読み込みます．
そして，そのデータのうち，分析に使いたい列を指定します．
#がく片の長さ
data1 = total_data["SepalLength"]
#がく片の幅
data2 = total_data["SepalWidth"]
#花びらの長さ
data3 = total_data["PetalLength"]
#花びらの幅
data4 = total_data["PetalWidth"] 次に，seabornを使って，ヒストグラムとカーネル密度関数を表示させます．
#data1のヒストグラムとカーネル密度推定
sns.distplot(data1,color="blue",label="SepalLength")
#data2のヒストグラムとカーネル密度推定
sns.distplot(data2,color="orange",label="SepalWidth")
#data3のヒストグラムとカーネル密度推定
sns.distplot(data3,color="green",label="PetalLength")
#data4のヒストグラムとカーネル密度推定
sns.distplot(data4,color="red",label="PetalWidth")
#ラベルを追加
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
#凡例を表示させる
plt.legend()distplot()を使うことで，ヒストグラムとカーネル密度関数を同時に表示してくれます．
これを実行すると，以下のグラフが完成します．
次に，箱ひげ図を表示させたいと思います．
boxplot()を使うことで，箱ひげ図を表示させることが出来ます．
#boxsplotを作る
sns.boxplot(data=[data1,data2,data3,data4])#data1からdata4までのデータを表示する．
箱ひげ図では，2種類のirisを使っているのかどうか分かりません．
また，irisの種類による違いも判りません．
そこで使われるのが，violinplot()です．（ヴァイオリンプロット）
#ヴァイオリンプロットを描く
sns.violinplot(data=[data1,data2,data3,data4])
このグラフから，2種類の間には，がく片による違いはほとんど無く，
花びらによる違いが大きいことが分かった．
終わりに
今回は，自分で作った作品を初めて投稿しました．
まだまだ，勉強不足な部分が多いので，
引き続き，データ分析の勉強を行い，
皆さんにお伝えしていこうと思います．
それでは・・・
いつも更新楽しみにしてます^^