Python と R の違い (データ可視化・グラフ作成編)このページでは、前編に引き続き、Ajay Ohri 氏のスライド、”Python for R Users” から、Python と R の違いについて、データ可視化とグラフの作成方法の差異を紹介します。 散布図 R Python
Python pandas プロット機能を使いこなす - StatsFragments
pandas は可視化のための API を提供しており、折れ線グラフ、棒グラフといった基本的なプロットを簡易な API で利用することができる。一般的な使い方は公式ドキュメントに記載がある。 Visualization — pandas 0.17.1 documentation これらの機能は matplotlib に対する 薄い wrapper によって提供されている。ここでは pandas 側で一処理を加えることによって、ドキュメントに記載されているプロットより少し凝った出力を得る方法を書きたい。 補足 サンプルデータに対する見せ方として不適切なものがあるが、プロットの例ということでご容赦ください。 パッケージのインポート import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') import matplotlib as mpl m
PyPlotでお手軽にグラフを描く - 丸井綜研
表題通りなのですが、Juliaには高機能なグラフィックス環境がいくつかあります。その中でもPythonのmatplotlib.pyplotを真似たパッケージがPythonユーザにとってもMatlab/Octaveユーザにとってもとっつきやすいのではないでしょうか。 たとえば以下のようにするとのグラフを描画してPDFファイルに保存してくれます。 using PyPlot t = linspace(0, 1, 1001); x = sin.(t * 2*pi) .* cos.(20 * t*2*pi); plot(t, x) xlabel("Time (s)") ylabel("Amplitude") grid() savefig("output.pdf", format="pdf") もちろんPNGをはじめとする他のフォーマットでも保存できますよ。 【2017-08-07 追記】 黒木玄さん
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