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
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
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