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
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があります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 Overflowの回答を読むことでいろんなつまづきを時間をかけて乗り越えてきましたが、最近になってようやく公式チュートリアルにこの苦労を回避できたはずのヒントが書いてあることに気づきました。初期にざっと目を通したのですが「なるほど、よくわからん」と判断して読
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
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