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
「データ視覚化のデザイン #1」をmatplotlibで実装する - Qiita
データ視覚化のいろはを無視したグラフはニュースや学術論文によく現れます。いろんな資料からかきあつめたり苦労して測定したデータ、あるいは自分の部署の成果をかっこよく見せたい気持ちはわかりますが、たいていの場合「よく見せる」という欲求は色の濫用や3D化などデザイン要素の足し算として現れがちです。結果としてよく見せたいデータがごちゃごちゃした印象になってしまい、メッセージを読み取りにくいだけでなく時に誤解を生む図に仕上がってしまっていることも多いでしょう。 「データ視覚化のいろは」とは書きましたが、自分は実際に体系的に学んだことがあるわけではなく、ウェブや論文などで目にした良い例と悪い例からぼんやりと「こうすべきなのかな」という指針を認識している程度です。そんな折に、UXやUIを突き詰めたサービスで有名なTHE GUILDの方がデータ視覚化に関するnote記事を公開しているのをみつけました。 デ
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」と判断して読み込まな
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