matplotlibのめっちゃまとめ - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
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 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? English version available on dev.to はじめに matplotlibで作ったグラフの細かい調整は大変です。何をどういじったらいいのかを調べるのにアホみたいに時間がかかることもあります1。「何を」の部分の名前さえわからないこともあります。解決の糸口を掴んだ後も希望通りの見た目を実現するまでの最後のアレンジに苦労することが多いです2。これらの問題は matplotlibのグラフがどういう要素で構成されていて、それらに対してどういうことができるかを知る ことでいくらか改善されます。私はひたすらStack Ov
可視化ウェブフレームワークDashでAltairやmatplotlibを使う - Qiita
で完了です。本来はこれをもっと、使いまわそうかと思ったのですが、トンデモナイ機能がAltairにあったので、そちらの紹介をして終わります。 Altairの絵文字表示vizが凄い dash_alternative_vizを紹介するにあたり、各ライブラリの使い方なんかを見ていました。holoviewsはめちゃ難しいなと思いました。 そうして、Altairのドキュメントを見る番になりました。実は以前このツールをお勧めされて、結構気に入って使っていたのですが、最近はDashを使うようになってしまいあまり使わなくなっていました。だがしかし、これを見て虜になりました。 なんとAltairでは絵文字が可視化できるのです！！！ インフォグラフィック系の本を読んで面白そうだなぁと思ったことがあるのですが、何か自分で作ったりしないとできないしなぁという感じで諦めていました。しかし、Altairならそのような可
matplotlibでのプロットの基本
matplotlibを使ってプロットする時、プロットするたびに関数を調べることが多く、効率が悪いので、よく使うものについて情報まとめておく。 matplotlib, pyplot, pylabの関係性 まず、「各々の言葉が何を指すのか」から。 Matplotlib: データビジュアライゼーションパッケージの全体を指す。 pyplot: matplotlibパッケージ内のモジュールを指す。欲しいプロットを作るために暗黙的かつ自動的に図形や軸を作成するインターフェース。基本的にはこのモジュール越しにmatplotlibの機能を活用する。以下のようにインポートして置くのが一般的。 pylab: pyplotとnumpyモジュールを一括インポートするものであるが、現在では特にJupyter notebookやipythonカーネルを使っている場合に奨励されないので、注意すること。 グラフの構成要素
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
【初心者向け】Jupyter+Pandas+matplotlibを使ったデータ分析入門 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、データ分析部でバイトをしている子田（id:woody_kawagoe）です。 ニュースパスのログを集計して分析するといった業務を行っています。Gunosyで分析に利用しているツールとしては主にJupyter, Pandas, matplotlibがあります。 この組み合わせは非常に相性が良く、研究でも役立つと思います。 そこで今回のブログではデータ分析に役立つtipsや学んだことをまとめます。 Jupyter Pandas matplotlab データ分析の基本的な流れ 参考資料 Jupyter jupyter.org ブラウザ上で利用できる開発環境です。 対話型で、作成したスクリプトと出力結果の対応関係が非常に見やすいです。 スクリプトでprint文をかかなくても最終行に変数おけば表示してくれます。 またgithub上にJupyterで作成できるipynbファイルを置くと他の
matplotlib によるデータ可視化の方法 (1) - Qiita
matplotlib と pandas によるさまざまな図の描画方法を以前に紹介しました。しかしその具体的なパラメーターについては触れませんでした。今回から数回に渡り matplotlib による図形描画について追っていこうと思います。 図とサブプロット matplotlib の Figure オブジェクトはプロット機能を提供します。 plt.figure() メソッドは何も描画されていない新しいウィンドウを描画します。 add_subplot() メソッドはその内部にサブプロットを生成します。 import numpy as np from pandas import * from pylab import * import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager from numpy.random imp
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