Pythonを使用したカーネル密度推定プロット

まず、必要なライブラリをインポートします。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

次に、KDEプロットを作成したいデータを用意します。ここでは、例としてNumPyを使用してランダムなデータを生成します。

import numpy as np
# ランダムなデータ生成
np.random.seed(0)
data = np.random.randn(1000)

データの準備ができたら、Seabornを使用してKDEプロットを作成します。

# KDEプロットの作成
sns.kdeplot(data)
# グラフの表示
plt.show()

これにより、データの分布を可視化するためのKDEプロットが表示されます。

さらに、KDEプロットに補完的な情報を追加することもできます。たとえば、ヒストグラムを重ねることで、データの分布と密度をより明確に比較することができます。

# ヒストグラムとKDEプロットの作成
sns.histplot(data, kde=True)
# グラフの表示
plt.show()

このコードでは、sns.histplot()関数を使用してヒストグラムとKDEプロットを同時に作成しています。

以上のコード例を使用することで、Pythonを使ってカーネル密度推定プロットを作成する方法を学びました。これにより、データの分布や密度を効果的に可視化することができます。