アイリスデータセットの散布図で色を変える

Question

私はPythonでデータ解析を学び、matplotlibとseabornライブラリを使って、Kaggleでノートブックを作った。私はsepal leafsとpetal leafsの幅と長さの比を示す散布図を作ろうとしました。

sns.FacetGrid(iris, hue="Species", size=10) 

total_rows = iris.count 
number_of_iris = len(iris) 

sepalLengths = iris["SepalLengthCm"] 
sepalWidths = iris["SepalWidthCm"] 

petalLengths = iris["PetalLengthCm"] 
petalWidths = iris["PetalWidthCm"] 

plt.scatter(range(number_of_iris),(sepalLengths/sepalWidths)) 
plt.xlabel("ID") 
plt.ylabel("Ratio") 
plt.show() 

出力は

このコードが正しい動作しますが、私は3つの異なる種を区別するために、3つの異なる色でプロットを表示しようとしていますです。私はこのコードへの変更：

total_rows = iris.count 
number_of_iris = len(iris) 

sepalLengths = iris["SepalLengthCm"] 
sepalWidths = iris["SepalWidthCm"] 

petalLengths = iris["PetalLengthCm"] 
petalWidths = iris["PetalWidthCm"] 

sns.FacetGrid(iris, hue="Species", size=10) \ 
    .map(range(number_of_iris),(sepalLengths/sepalWidths)) \ 
    .add_legend() 

をが、エラーを受信：

--------------------------------------------------------------------------- 
TypeError         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-48-97e6cd0ab095> in <module>() 
    10 petalWidths = iris["PetalWidthCm"] 
    11 
---> 12 sns.FacetGrid(iris, hue="Species", size=10) .map(range(number_of_iris),(sepalLengths/sepalWidths)) .add_legend() 

どのように私は別の色に、各種をプロットしますか？

データの小さな部分である：

47,5.1,3.8, 1.34, 1.6,0.2, 8.0, Iris-setosa 
48,4.6,3.2, 1.44, 1.4,0.2, 7.0, Iris-setosa 
49,5.3,3.7, 1.43, 1.5,0.2, 7.5, Iris-setosa 
50,5.0,3.3, 1.52, 1.4,0.2, 7.0, Iris-setosa 
51,7.0,3.2, 2.19, 4.7,1.4, 3.36, Iris-versicolor 
52,6.4,3.2, 2.0, 4.5,1.5, 3.0, Iris-versicolor 
53,6.9,3.1, 2.23, 4.9,1.5, 3.27, Iris-versicolor 
54,5.5,2.3, 2.39, 4.0,1.3, 3.08, Iris-versicolor 

Answer 1

Seabornは、データフレームに編成されたデータへのインターフェースを提供します。シーボーンを使用する場合は、データをDataFrameに保持し、おそらくプロットする列を追加することが理にかなっています。

import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 
iris = sns.load_dataset("iris") 
iris["ID"] = iris.index 
iris["ratio"] = iris["sepal_length"]/iris["sepal_width"] 

sns.lmplot(x="ID", y="ratio", data=iris, hue="species", fit_reg=False, legend=False) 

plt.legend() 
plt.show() 

同じことがそうのような通常のmatplotlibの散布図を用いて達成することができる。

import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 
iris = sns.load_dataset("iris") 

ratio = iris["sepal_length"]/iris["sepal_width"] 

for name, group in iris.groupby("species"): 
    plt.scatter(group.index, ratio[group.index], label=name) 

plt.legend() 
plt.show()