Section ２５ 散布図

このセクションでは、x軸、y軸の値のペアで1つの実数が決る2変数の散布図の描き方を習得していきます。

ヒストグラムは、単変数のデータの分布を見るために用いましたが、散布図は2つの変数の分布を見るために用います。その分布をみることによって、相関の有無を点の散らばりから確認することができます。また、大きく異なったデータ（外れ値）の存在を確認することもできます。

それらを実現するプログラムは下記の3つです。

70　sns.scatterplot(data=データ名, x="列名1", y="列名2")

71　sns.scatterplot(data=データ名, x="列名1", y="列名2“, hie=“列名3”)

72　plt.legend(loc=‘位置’)

散布図を描くための「scatterplot」は、「lineplot」、「histplot」、「catplot」、「countplot」と同様に、「hue」を使ってサブグループに分け、それらを色分けすることができます。 

また、グラフの凡例の位置を指定するには、「plt.legend(loc=‘位置’)」を使います。これは、他のグラフ描画のプログラムでも使えます。 

■まずは、概要を理解したい方は、下記の動画（6分57秒）をご覧ください。

■PowerPoint（パワポ）でじっくりと理解したい方は、下記のスライドを参照してください。

Section ２５　散布図 by @Cat_Taro

■凡例をグラフ外に表示したり、フォントの変更等を詳しく知りたい場合は、「Pythonアカデミー」の下記のページを参考にしてください。

【matplotlib】凡例(legend)を表示する方法【位置変更、フォント変更、サイズ変更】

　https://python-academia.com/matplotlib-legend/