PythonのライブラリSeabornの使い方【後編】こんにちは。産婦人科医で人工知能の研究に従事しているTommy（Twitter：@obgyntommy）です。 本記事はPythonのライブラリであるseabornについて学習するための記事になります。【前編】【後編】に分けて解説しますが、今回はそのうち【後編】となります。 前編を読んでいない方は、まず以下の記事で学習して下さい。
seabornの細かい見た目調整をあきらめない - Qiita
はじめに seabornの洗練されたスタイルで作ったグラフはとてもきれいです。見た目だけでなく、列の多いデータの全体像を把握するのにも威力を発揮します1。特に適切に整形されたデータフレームを渡せばカテゴリの比較や全パラメータの相関を一瞥できる図が一瞬で作れる機能は、同等の図をmatplotlibで一から作る苦労を考えると驚愕に値します。データサイエンティストやkagglerに人気があるのも納得です。また、複雑なデータを扱っていないけど単に見た目の良いグラフを作りたいという人の要望にも簡単に答えてくれます。可視化のお作法的にも見た目的にもだいたい勝手にいい感じにしてくれる手軽さが売りのseabornですが、ときには自分で調整したくなるときもあります。matplotlibだと面倒な調整を手軽にやってくれるseabornらしいメソッドで解決できるならいいのですが、たまにseabornのベースであ
(Matplotlibに不慣れな人向け) Seabornでグラフを描くときのtips - Qiita
この記事では、ごくごく細かいtipsを紹介します。といいつつ大半はmatplotlibの使い方になってしまった面もありますが、matplotlibに触ったことがない人がSeabornをいきなり使おうとしたときにつまるポイント（よそではmatplotlibの知識が前提となって解説されているところ）を補足する役割では役立つと思い書いてみます。 描画したグラフを表示する matplotlib側の機能で、描画したあとにplt.show()を呼ぶと表示されます。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # cf. https://www.reddit.com/r/learnpython/comments/5oscmr/why_is_seaborn_commonly_imported_as_sns
Seabornの全メソッドを解説（その１：グラフ一覧） | 自調自考の旅
概要Pythonにはseabornという多機能で綺麗なグラフを描くライブラリがあります。このseabornの全メソッドの効果を検証したのが今回の記事です。サンプルデータとしてirisとtitanicを使って説明していきます。 #seabornはsnsという名前で使う import seaborn as sns if __name__ == "__main__": #irisデータをdfに格納 df = sns.load_dataset("iris") #titanicデータをdf2に格納 df2 = sns.load_dataset("titanic") メソッド一覧コンソール上でdir(sns)と入力すると、メンバの一覧が取得できます。その中でメソッドを抽出すると以下大量の77メソッドがあることが分かります。本記事（その１）では、誰もが気になる、グラフを書くためのメソッド（全24：水色塗
【Python】matplotlibの使い方【基本から応用まで】
matplotlibの使い方【描図の基本編】matplotlibの使い方|折れ線グラフの描き方【手順あり】早速、matplotlibの使い方のうち、グラフの描図の仕方について解説していきます。 まずカンタンなグラフの描き方について折れ線グラフの描き方で解説していきます。 Matplotlibを使用したグラフを描く手順は以下のとおりです。 グラフを描く手順
pythonのmatplotlibの使い方をまとめてみた - Qiita
はじめに 今回はmatplotlibの使い方をまとめていきます。 matplotlibについては多くの人が使い方をまとめているので、特に目新しいことはないかもしれませんがお付き合い頂ければ幸いです。 前回の記事でnumpyとpandasの使い方についてまとめているので、よろしければご確認ください。 pythonのnumpyについてまとめてみた pythonのpandasの使い方をまとめてみた 今回の記事を書くに当たり、以下の記事がとても参考になりました。 早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識、あるいは見た目の調整が捗るArtistの話 matplotlibの流儀について matplotlibには二つの流儀が存在します。 全てのplt.なんとかで済ませるPyplotインターフェースと、figやaxを定義した後にax.plotで書くオブジェクト指向インターフェースです。 実際に
matplotlibのめっちゃまとめ - Qiita
0. はじめに やりたいことがあるたびにいちいちGoogleや公式サイトで検索してそれっぽいのを探すのはもう面倒だ。 やっとそれっぽいのを見つけたのに、一行で済むようなことを「plt.なんちゃら」だの「set_なんちゃら」をたくさん並べましたなんてブログはもはや検索妨害だ。 Qiitaにすら僕のためのいい感じのまとめがないなんて…… よく考えたら自分が普段使うようなメソッドなんて限られているじゃないか。 もう自分でまとめるわ。自分のために。 というわけでインポート。 ちなみにmplは6.4.と6.5.でしか使わない。 1. 図（Figure）の作成 matplotlibの描き方は、まず台紙となるFigureをつくり、そこに付箋Axesを貼り、その付箋にプロットしていくというのが僕の中のイメージ。 したがってまず台紙を作る。これにはplt.figure()を用いる。plt.subplots(
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seabornで画像を保存する - Qiita
【Python】seabornのグラフを活用したデータ分析の手法メモ - Qiita
PythonのライブラリSeabornの使い方【前編】 - Tommy blog