Pythonのデータビジュアライゼーションライブラリであるseabornを使用して、2つの変数のジョイント分布をプロットする方法について説明します。
seaborn.jointplotの基本的な使用方法
seaborn.jointplotは、2つの変数のジョイント分布とそれぞれの変数のマージナル分布を同時に描画するための関数です。以下に基本的な使用方法を示します。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# データの準備
data = sns.load_dataset('penguins')
# ジョイントプロットの作成
g = sns.jointplot(data=data, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm")
# プロットの表示
plt.show()
このコードは、ペンギンデータセットのbill_length_mmとbill_depth_mmの2つの変数に対するジョイントプロットを作成します。
ジョイントプロットのカスタマイズ
seaborn.jointplotは、プロットの種類（kindパラメータ）、色（colorパラメータ）、サイズ（heightパラメータ）など、さまざまな方法でカスタマイズすることが可能です。
例えば、以下のコードはkindパラメータをkdeに設定することで、カーネル密度推定に基づくジョイントプロットを作成します。
g = sns.jointplot(data=data, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", kind="kde")
以上、Pythonのseaborn.jointplotを使用して、2つの変数のジョイント分布をプロットする方法について説明しました。この機能を活用することで、2つの変数の関係性をより深く理解することができます。