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Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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matplotlibのsubplotsで、グラフが入りません。

rink

総合スコア80

Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

Python 3.x

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投稿2021/06/22 11:26

matplotlibのsubplotsで、複数のグラフを描画したいのですが、以下のコードだと漏れてしまいます。

python

1f, ax = plt.subplots(1, 3, figsize = (18, 8)) 2train_data[['Sex', 'Survived']].groupby(['Sex']).mean().plot.bar(ax = ax[0]) 3ax[0].set_title('Sex vs Survived') 4sns.countplot('Sex', hue = 'Survived', data = train_data, ax = ax[1]) 5ax[0].set_title('Sex → survived or not') 6train_data.groupby('Sex')['Survived'].value_counts(normalize=True).mul(100).rename('percent').reset_index().pipe((sns.catplot,'data'), x='Sex',y='percent',hue='Survived',kind='bar', ax = ax[1]) 7plt.show()

question1

また、以下の様にしてみても、ダメでした。。

python

1f, ax = plt.subplots(2, 2, figsize = (18, 8)) 2train_data[['Sex', 'Survived']].groupby(['Sex']).mean().plot.bar(ax = ax[0, 0]) 3ax[0, 0].set_title('Sex vs Survived') 4sns.countplot('Sex', hue = 'Survived', data = train_data, ax = ax[0, 1]) 5ax[0, 1].set_title('Sex → survived or not') 6train_data.groupby('Sex')['Survived'].value_counts(normalize=True).mul(100).rename('percent').reset_index().pipe((sns.catplot,'data'), x='Sex',y='percent',hue='Survived',kind='bar', ax = ax[1, 0]) 7plt.show()

question2

どこを直すべきなのかが分からないので、質問させていただきます。宜しくお願いします<(_ _)>

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python

1# data作成 2import seaborn as sns 3import matplotlib.pyplot as plt 4import pandas as pd 5import numpy as np 6 7 8""" 9Sex,Survived 10male,0 11female,0 12male,1 13female,1 14""" 15 16Sex=['male']*480 +['male']*120+['female']*80+['female']*230 17Survived=[0]*480+[1]*120+[0]*80+[1]*230 18d={'Sex': Sex, 'Survived': Survived} 19 20train_data=pd.DataFrame(data=d) 21 22# 作図 23 24f, ax = plt.subplots(1, 3, figsize = (18, 8)) 25train_data[['Sex', 'Survived']].groupby(['Sex']).mean().sort_values(by='Sex',ascending=False).reset_index().pipe((sns.barplot,'data'),x='Sex',y='Survived',ax=ax[0]) 26ax[0].set_title('Sex vs Survived') 27sns.countplot(x='Sex', hue = 'Survived', data = train_data, ax = ax[1]) 28ax[1].set_title('Sex → survived or not') 29train_data.groupby('Sex')['Survived'].value_counts(normalize=True).mul(100).rename('percent').reset_index().sort_values(by='Sex',ascending=False).pipe((sns.barplot,'data'), x='Sex',y='percent',hue='Survived', ax = ax[2]) 30ax[2].set_title('Sex ->Survived or Not(%)') 31 32plt.show()

warning のとおりで、sns.catplotが__axis__に対応していないみたいです。
作図を__searborn__に統一してみました。

pd.DataFrame.pipelambdaみたいな使いかたするんですね。勉強になります。
あと、pd.DataFrame.value_countsってパーセントだせたんですね。一生懸命計算してましたね。????

3images

投稿2021/06/25 10:39

toshikawa

総合スコア388

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rink

2021/06/25 15:15

わかりやすくありがとうございます!! ソウダッタンデスネ、対応していないのが原因でしたか。。わかりやすい説明まで、ありがとうございました<(_ _)>
guest

0

たしかこうです。確認はしていません。
修正しました。

python

1f, ax = plt.subplots(1, 3, figsize = (18, 8)) 2train_data[['Sex', 'Survived']].groupby(['Sex']).mean().plot.bar(ax = ax[0]) 3ax[0].set_title('Sex vs Survived') 4sns.countplot('Sex', hue = 'Survived', data = train_data, ax = ax[1]) 5ax[1].set_title('Sex → survived or not') 6train_data.groupby('Sex')['Survived'].value_counts(normalize=True).mul(100).rename('percent').reset_index().pipe((sns.catplot,'data'), x='Sex',y='percent',hue='Survived',kind='bar', ax = ax[2]) 7plt.show()

投稿2021/06/22 12:08

編集2021/06/22 13:56
ppaul

総合スコア24670

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rink

2021/06/22 13:03

AxesSubplot' object is not subscriptable とエラーが出ました。おそらくですがax[0, 0]の指定の仕方は間違っていないと思うんですよね。。グレーバックは出来ているので。。
ppaul

2021/06/22 13:57

うろ覚えでした。 似たようなデータで確認して修正しましたので、試してみて下さい。
rink

2021/06/22 14:21

何度もありがとうございます<(_ _)> 修正いただいたところを直したのですが、変わりませんでした。。
ppaul

2021/06/22 14:26

ax[0]が2ヶ所、ax[1]が2ヶ所、ax[2]が1ヶ所ですが全て変更されていますか?
rink

2021/06/23 05:32

はい。コピーもさせていただいたのですが、できませんでした。。
ppaul

2021/06/23 23:16

全て変更したのなら AxesSubplot' object is not subscriptable が出るはずはないのですが、不思議ですね。
rink

2021/06/24 06:53

わかりにくい返答をしてしまい、ごめんなさい。 変更した所、質問させていただいたときの画像の様になりました。エラーはでておりません。 何度もすみません。よろしくお願い致します。
rink

2021/06/25 15:16

sns.catplotが、axisに対応していないのが原因だそうです。いろいろとお時間を取らせてしまい、申し訳ありませんでした。これからも、宜しくお願い致します。
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