pipでseaborn(sns)をインストールする方法

2025年3月21日2025年3月24日

こんにちは、デジタルボーイです。備忘録がてら、macとLinuxにpipでseaborn(sns)をインストールするための手順を、まとめておきます。

記事を書いた人

デジタルボーイです。
データサイエンス歴20年以上のおっさんです。中小企業診断士として、データサイエンス、WEBマーケティング、SEOに関するデータ分析、コンサルティングの仕事をしています。自己紹介の詳細はコチラ

お時間のない人のための、結論！！

seabornのインストールは以下のコマンドで実行できます。

% pip install seaborn

ちなみに、import文などでseabornはsnsと略されることがあるため、pip install snsとやってしまいがちですが、これだとインストールエラーとなるのでご注意！

環境設定

OS: macOS
Python: 3.11.0

特定のバージョンをインストールする手順

特定のバージョンをインストールするには、バージョン指定を行います。

% pip install seaborn==0.13.2

seaborn(sns)の簡単な使用例

以下は、seabornを散布図をプロットする例です。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# サンプルデータ（irisデータセット）の読み込み
iris = sns.load_dataset("iris")

# 散布図の作成（sepal_length と sepal_width の関係）
sns.scatterplot(data=iris, x="sepal_length", y="sepal_width", hue="species")

# グラフを表示
plt.show()

このように、簡単に綺麗なグラフを表示させてくれるのがseaborn（sns）になります。もう少し説明すると、snsはデータ可視化に特化したライブラリで、matplotlibをベースにしているとのこと。主に分布やカテゴリごとの比較、相関関係を可視化のため、ヒストグラムとか箱ひげ図とか、棒グラフ、ヒートマップなどを出力してくれます。

「matplotlibと何がちがうんや？」との疑問も出ると思いますが、seabornはmatplotlibの機能を拡張し、より見栄えのいいグラフのスタイルを簡単に出力できるという点でしょうか。matplotlibもあれこれと設定を指定すれば見栄えの良いグラフもつくれます。が、デフォルトだと結構ダサいグラフになってしまいます。その点、デフォルトで見栄えの良いグラフを出力できるのがsnsと言えるでしょう。

例えば、matplotlibでは軸のスタイルや凡例の調整を手動で設定する必要がありますが、seabornでは自動的に見やすいデザインに調整されます。また、seabornはpandasのデータフレームとの相性が良く、データを直接渡すだけで簡単に可視化できる点も特徴です。

とはいえ、seabornでは細かいカスタマイズが難しい場合もあるため、そのようなときにはmatplotlibを併用することで細部の調整が可能になります。そのため、seabornはデータの分析や可視化を素早く行いたい場合に便利であり、matplotlibはより詳細なカスタマイズを行いたい場合に役立ちます。