Python でヒストグラム付き散布図

Python のライブラリ seaborn を用いて，ヒストグラム付き散布図（ジョイントプロット）を描く。

seaborn を用いることで，matplotlib よりも美しいグラフを描くことができる。

Seaborn is a Python data visualization library based on matplotlib. It provides a high-level interface for drawing attractive and informative statistical graphics.
https://seaborn.pydata.org/

利用したライブラリは以下のとおり。

pandas 1.5.3
matplotlib 3.6.3
japanize-matplotlib 1.1.3
seaborn 0.12.2

ヒストグラム付き散布図を描くコードを以下に示す。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib
import seaborn as sns

df = pd.read_csv('./csv/ページ.csv', usecols = ['表示回数','クリック数'], encoding='utf-8')

# クリック数が mean 未満のページは足切り(df['クリック数'].mean())
df=(df[df['クリック数'] >= 30])

sns.jointplot(x='表示回数',y='クリック数',data=df,kind='reg')
plt.savefig("./images/page_jointplot.png",dpi=300)
plt.show()

上記のコードを実行し，得られたヒストグラム付き散布図を示す。kind=’reg’ により，回帰直線も併せて示している。

表示回数，クリック数の散布図にヒストグラムが加えられた。これにより，一つのチャートで，表示回数とクリック数の相関関係だけではなく，表示回数，クリック数の分布も確認できる。