【jointplot】実験データ(.txtや.csv)の分布図をpython(seaborn)で図示化し比較する．

こんにちは．けんゆー（@kenyu0501_)です． 今回の記事では，実験データ(.txtや.csv)の分布図をpythonを用いてグラフ化するということをやります． seabornのライブラリを用いてグラフを作っていきます． (参考：seabornでグラフを重ねてプロットする方法) (参考：iris(アヤメ)のデータセットをpandasとseabornを使って可視化する) グラフを作ることで多くの知見が得られるこのブログでは，分布のあるデータ群(青と赤)に対して，視覚的に構造が理解しやすいようなグラフを作ることを目的としています． AとBの特徴量を持つ何らかのデータ(背景の色は気にしないで！)を用いていますが，これらグラフは，データがどのように分布しているのかという知見を与えるため，非常に便利です． データの分布を分かりやすいグラフで表示することによって，例えば以下のことがわかると思いま