matplotlibで日本語を描画 on Ubuntu - Qiita
/usr/share/fonts/truetype/fonts-japanese-gothic.ttf: Takao Pゴシック,TakaoPGothic:style=Regular /usr/share/fonts/truetype/takao-gothic/TakaoPGothic.ttf: Takao Pゴシック,TakaoPGothic:style=Regular import matplotlib from matplotlib.font_manager import FontProperties font_path = '/usr/share/fonts/truetype/takao-gothic/TakaoPGothic.ttf' font_prop = FontProperties(fname=font_path) matplotlib.rcParams['font.fam
color example code: colormaps_reference.py — Matplotlib 2.0.2 documentation
""" ================== Colormap reference ================== Reference for colormaps included with Matplotlib. This reference example shows all colormaps included with Matplotlib. Note that any colormap listed here can be reversed by appending "_r" (e.g., "pink_r"). These colormaps are divided into the following categories: Sequential: These colormaps are approximately monochromatic colormaps vary
seaborn.heatmap — seaborn 0.13.2 documentation
seaborn.heatmap# seaborn.heatmap(data, *, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None, square=False, xticklabels='auto', yticklabels='auto', mask=None, ax=None, **kwargs)# Plot rectangular data as a color-encoded matrix. This is an Axes-level function and will draw the hea
matplotlib + seaborn: Pythonでグラフ描画
matplotlib はPythonにおけるデータ可視化のデファクトスタンダード。 基本的には何でもできるけど、基本的な機能しか提供していないので、 いくらかの便利機能を seaborn で補う。 基本 https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/usage.html import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns iris = sns.load_dataset('iris') # Create an empty Figure fig = plt.figure() # Add an Axes to this fig ax = fig.subplots() # Plot on this ax a
Choosing color palettes — seaborn 0.13.2 documentation
Choosing color palettes# Seaborn makes it easy to use colors that are well-suited to the characteristics of your data and your visualization goals. This chapter discusses both the general principles that should guide your choices and the tools in seaborn that help you quickly find the best solution for a given application. General principles for using color in plots# Components of color# Because o
Seabornのスタイル見本 - 計算物理屋の研究備忘録
次回：Seabornのコンテキスト見本 - 計算物理屋の研究備忘録 次次回：Seabornの色見本 - 計算物理屋の研究備忘録 Seabornとは matplotlibのグラフのスタイルや配色を見やすくきれいに設定してくれる便利なやつ。基本的にはmatplotlibを使うときにちょっと付け足すだけで使えるのでmatplotlib使いなら簡単。 公式サイト Seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.7.1 documentation 現在の最新バージョンは0.7.0 インストールはcondaが使えればcondaコマンドからできる。pipでもできると思う。 スタイル一覧 darkgrid whitegrid dark white ticks ticks despine 使い方 公式サイトのチュートリアルから。 https://web
Controlling figure aesthetics — seaborn 0.13.2 documentation
Controlling figure aesthetics# Drawing attractive figures is important. When making figures for yourself, as you explore a dataset, it’s nice to have plots that are pleasant to look at. Visualizations are also central to communicating quantitative insights to an audience, and in that setting it’s even more necessary to have figures that catch the attention and draw a viewer in. Matplotlib is highl
seabornでMatplotlibの見た目を良くする | note.nkmk.me
seabornはmatplotlibベースの統計データビジュアライゼーションライブラリ。 Seaborn is a Python visualization library based on matplotlib. seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.6.0 documentation statisticalと銘打っているだけあって、統計的なデータをプロットするための機能がたくさん用意されているが、普通の折れ線グラフの見た目を良くするためだけにも使える。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() sns.set_style("whitegrid", {'grid.linestyle': '--'})
seaborn.kdeplot — seaborn 0.13.2 documentation
seaborn.kdeplot# seaborn.kdeplot(data=None, *, x=None, y=None, hue=None, weights=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, color=None, fill=None, multiple='layer', common_norm=True, common_grid=False, cumulative=False, bw_method='scott', bw_adjust=1, warn_singular=True, log_scale=None, levels=10, thresh=0.05, gridsize=200, cut=3, clip=None, legend=True, cbar=False, cbar_ax=None, cbar_kws=
簡単に美しいグラフ描画ができるPythonライブラリSeaborn入門 - MyEnigma
データビジュアライゼーションのデザインパターン20 - 混沌から意味を見つける可視化の理論と導入 -posted with カエレバ鈴木雅彦,鈴村嘉右 技術評論社 2015-05-08 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 PythonライブラリのSeabornとは? Seabornのインストール Seabornの特徴 スタイルの変更方法 matplotlibのグラフをSeabornのデフォルトスタイルに変更する Seabornのスタイルを変更する whitegrid dark white ticks 右と上のグラフの枠線を無くす グラフ描画機能 折れ線グラフ 棒グラフ 一次元分布データの描画(ヒストグラムや確率密度関数) ヒストグラム表示 二次元の分布データの描画 散布図のプロット データセットの相関分析 ヒートマップ Mac
データの可視化をPython seabornでお手軽に。 - Qiita
Seaborn is a Python visualization library based on matplotlib. It provides a high-level interface for drawing attractive statistical graphics. 意訳すると、matplotlibのwrapperとしてより高レベルな（抽象化された）インタフェースを提供してくれるそうです。 urllibに対するrequestsパッケージみたいな位置づけかな。 インタフェースも大事ですが、こんなheatmapを10行程程度のコードで描画できてしまうなら、学習意欲が湧いてきますよね。 とは言え、いきなりheatmap描くような大そうなデータは持ち合わせていないので、我が家の家電製品の消費電力データを使って基本的なグラフを描画してみようと思います。 $ cat 冷蔵庫.csv
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Artificial tick labels for seaborn heatmaps
HeatMap visualization
Seaborn Heatmap Colorbar Label as Percentage
https://openbook4.me/projects/230/sections/1523
Changing the rotation of tick labels in Seaborn heatmap
Seabornの色見本 - 計算物理屋の研究備忘録
Matplotlib: beautiful plots with style
Seaborn configuration hides default matplotlib
https://qiita.com/yudsuzuk/items/a13236a415f238da857e