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--- programming:python:packages:seaborn [2018/03/06] – ikatakos
+++ programming:python:packages:graph:seaborn [2018/03/15] – ikatakos
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 seabornは、少ない設定項目で統計的にわかりやすいグラフがすぐ描ける。また、デフォルト色がパステル系でオシャレという評価が多い。
-seabornも内部ではMatplotlibを使っている。ラップすることで、グラフ毎に適した統計値を自動計算し、複数のグラフを組み合わせて表示してくれるため、（統計上この値が何を示すかの知識さえあれば）少ない設定項目でデータ概要を掴みやすくなっている。
+====特徴====
+seabornも内部ではMatplotlibを使っている。ラップすることで、
+  * グラフに適した統計値を計算
+  * 複数の関連するグラフを組み合わせて表示
+などを自動でしてくれるため、（統計上、各値が何を示すかの知識さえあれば）簡単にデータ概要を掴みやすくなっている。
 [[https://seaborn.pydata.org/examples/index.html|Example gallery]]を見れば、大体できあがるグラフの雰囲気は掴めるだろう。
-ただ、使いやすくしたとはいえ、やはりグラフは設定項目が多い。ちょっと整形したければ、結局、matplotlibやseabornのAPIを調べなければいけない。
+ただし、エクセルで作れるような"よくある"グラフとは一線を画すため、慣れていない人に見せるにはきちんとした説明が必要と思われる。
+====matplotlibの上位互換ではない====
+使いやすくしたとはいえ、やはりグラフは設定項目が多い。ちょっと整形したければ、結局、matplotlibやseabornのAPIを調べなければいけない。
 最初からmatplotlibだけで書けばmatplotlibだけの知識で良いが、seabornを使うと両方について調べないといけないので、時間がかかる。その点は一長一短という所。
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 [[https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.pointplot.html|seaborn.pointplot — seaborn 0.8.1 documentation]]
-折れ線グラフは、pointplotを用いる。
+折れ線グラフは、seabornではなくmatplotlib純正のplot()を使った方がよい。というかseabornには存在しない。
-といいつつ、seabornには純粋に折れ線グラフを描く機能のみの関数は存在しない。折れ線は設定が単純なので、matplotlibをそのまま使えばよい。
-pointplotが"一工夫"してくれる点は、集計値と信頼区間の折れ線を描ける点。
+一応、pointplot()がそれっぽいが、横軸が数値データでなくカテゴリデータとして扱われる。つまり、(x,y)=(1,1)(2,2)(3,3)(5,5)とデータがあった場合、折れ線グラフであれば3と5の間には1つ分のスペースを空けるのが妥当だが、seabornでは等間隔で描かれる。ので、やはり素直にmatplotlibを使いましょう。
+x軸が等間隔であることが保証されていたり、カテゴリデータであるなら、pointplot()は使える。特に、任意の集計値とその信頼区間を描ける点はmatplotlibには無い利点である。
 通常、折れ線グラフに与えるデータは1次元（x軸の項目に対応するy軸の値が1対1対応で存在している）。
 pointplotでは、1つのx軸の項目に対応する値が複数個あるようなデータを渡すと、任意の集計値（初期設定は平均値）とその信頼区間を描いてくれるので、データの概要を掴みやすい。
+  x   y              ↑       |
+  A  [ 5, 10, 15]    ｜    |／|
+  B  [10, 20, 30] -> ｜ |／|
+  C  [40, 30, 20]    ｜ |
+                     ┼────→
+                        A  B  C
 ^ 引数                                                                                                       ^ 型                    ^ 初期値    ^ 説明                                                                                     ^