幹葉図とは、ヒストグラムに似た図です。
4-6. 幹葉表示 | 統計学の時間 | 統計WEB
この図をPython で描画できるか調べたところ、dionresearch/stemgraphic: stemgraphic python package for visualization of data and text というライブラリで、描けそうでしたので、試しに使ってみました。
結果を記載します。
図の使いどころ
統計検定の問題で初めて見ました。使用方法についての説明は、Wikipedia の記載がわかりやすいです。
幹葉表示 - Wikipedia
また、人文・社会科学の統計学 - 東京大学出版会 には以下のように記載されています。引用します。
幹葉表示
stem and leaf representationとは、個別の観測値の適当なケタまでを「幹」としてその次のケタの数を「葉」として簡易なヒストグラムの形に整理していくものである。
個人的には、PC が使えない環境下で人力でヒストグラムを描く際、数を数える段階で使えるかなと思います。
Python で試してみていますが、幹葉表示 とヒストグラムどちらかを選択するなら、ヒストグラムを選択するかと思います。
インストール
pip でインストールできます。
-
コマンド
python3 -m pip install -U stemgraphic -
OUTPUT
Installing collected packages: docopt, seaborn, stemgraphic Successfully installed docopt-0.6.2 seaborn-0.9.0 stemgraphic-0.7.2
動かしてみる
stemgraphic quickstart with numbers — stemgraphic 0.6.1 documentation を参考に実際に動かしてみます。
Sample は、数値、カテゴリデータ、テキストを扱う3種類あります。
今回は、数値を扱うSampleを動かしてみます。
数値データを幹葉表示する
%matplotlib inline
import pandas as pd
from stemgraphic import stem_graphic
# Sample データの読みこみ
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/dionresearch/stemgraphic/master/datasets/iris.csv')
df.describe()
| sepal_length | sepal_width | petal_length | petal_width | |
|---|---|---|---|---|
| count | 150.000000 | 150.000000 | 150.000000 | 150.000000 |
| mean | 5.843333 | 3.054000 | 3.758667 | 1.198667 |
| std | 0.828066 | 0.433594 | 1.764420 | 0.763161 |
| min | 4.300000 | 2.000000 | 1.000000 | 0.100000 |
| 25% | 5.100000 | 2.800000 | 1.600000 | 0.300000 |
| 50% | 5.800000 | 3.000000 | 4.350000 | 1.300000 |
| 75% | 6.400000 | 3.300000 | 5.100000 | 1.800000 |
| max | 7.900000 | 4.400000 | 6.900000 | 2.500000 |
stem_graphic(df['petal_width'])
ヒートマップ表示
ヒートマップを描画するメソッドが提供されています。
from stemgraphic.graphic import heatmap
heatmap(df['petal_width'])
( 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
stem
1 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0
2 28 0 0 0 0 0 0 0 0 0
3 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0
4 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0
5 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
6 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
10 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0
11 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0
12 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0
13 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0
14 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0
15 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0
16 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0
17 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0
18 12 0 0 0 0 0 0 0 0 0
19 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0
20 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0
21 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0
22 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0
23 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0
24 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0
25 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0,
0.1,
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10a4215c0>)
データのばらつき、範囲を調整すると、もう少しきれいに描画できるのかもしれません。
濃度曲線を描画する
濃度曲線を描画するメソッドが提供されています。
from stemgraphic.graphic import density_plot
density_plot(df['petal_width'])
(<matplotlib.figure.Figure at 0x10d15c438>,
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10cca66d8>)
メソッドの引数を指定することで、グラフの描画する種類を切り替えることができます。
# hist= True でヒストグラムを追加、rug=True ラグを追加
from stemgraphic.graphic import density_plot
density_plot(df['petal_width'], hist=True, limit_var=True, rug=True)
(<matplotlib.figure.Figure at 0x10ef79518>,
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10a1ab898>)
以下に、サンプル notebook が Github 上に存在します。
stemgraphic/notebooks at master · dionresearch/stemgraphic
カテゴリデータ、テキストのサンプルも存在するので、後日試してみようかと思います。
以上です。
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