Python でデータ可視化 - "Facet"で属性別グラフを一気に描く方法が便利すぎる - Qiita
Pythonでのグラフ描画 Pythonチャートを描く場合の定番は「matplotlib」ですが、その見た目のやや野暮ったい感じと、 表記法のややこしさが指摘されています。 そこで、この記事ではMatplotlibの機能をより美しく、またより簡単に実現するためのラッパー的存在である、「Seaborn」の使い方を取り上げます。 Seabornについてと、初歩的な使い方については下記リンクをご覧ください。 ◆pythonで美しいグラフ描画 -seabornを使えばデータ分析と可視化が捗る その1 http://qiita.com/hik0107/items/3dc541158fceb3156ee0 たくさんのグラフを一気に書く 本記事ではデータから属性の異なる複数のグラフを一気に描く方法について解説します。 例えば下記にようなイメージです。 『Walk』という属性ごとに x-step, y-p
簡単に美しいグラフ描画ができるPythonライブラリSeaborn入門 - MyEnigma
データビジュアライゼーションのデザインパターン20 - 混沌から意味を見つける可視化の理論と導入 -posted with カエレバ鈴木雅彦,鈴村嘉右 技術評論社 2015-05-08 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 PythonライブラリのSeabornとは? Seabornのインストール Seabornの特徴 スタイルの変更方法 matplotlibのグラフをSeabornのデフォルトスタイルに変更する Seabornのスタイルを変更する whitegrid dark white ticks 右と上のグラフの枠線を無くす グラフ描画機能 折れ線グラフ 棒グラフ 一次元分布データの描画(ヒストグラムや確率密度関数) ヒストグラム表示 二次元の分布データの描画 散布図のプロット データセットの相関分析 ヒートマップ Mac
pythonで美しいグラフ描画 -seabornを使えばデータ分析と可視化が捗る その1 - Qiita
Pythonでのグラフ描画 Pythonチャートを描く場合の定番は「matplotlib」ですが、その見た目のやや野暮ったい感じと、表記法のややこしさが指摘されています。 そこで、この記事ではMatplotlibの機能をより美しく、またより簡単に実現するためのラッパー的存在である、「Seaborn」の使い方を取り上げます。 ◆ Overview of Python Visualization Tools http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 上記の記事ではMatplotlibとSeabornについて下記のように書かれています。 matplotlibについて Matplotlib is the grandfather of python visualization packages. It is extremely powerful b
matplotlib入門 - りんごがでている
matplotlibはPythonでグラフを描画するときなどに使われる標準的なライブラリです。 画像ファイルを作るばかりでなく、簡単なアニメーションやインタラクティブなグラフを作ることも可能です。 実際の例はmatplotlibサイトのギャラリーで見ることができます。 matplotlib/gallery matplotlibは本家のサイトやどこかのブログにあるチュートリアルや例を描画してみるぶんには簡単なのですが、 実際に自分でプロットするとなると基礎的な概念を理解していないと使いにくいライブラリでもあります。 また、基礎的な概念を理解していないとドキュメントを参照する際にもどこを見て、どう実用すればいいのかわかりません。 そこで、この記事ではそのあたりのmatplotlibの基礎を解説していきます。 なお、Python自体の知識はある程度仮定していますが、matplotlib自体の実装
結局Pythonはvirtualenvで管理してみることにした - Kesinの知見置き場
念願の新しいMacBookAirを手に入れまして、開発に使用するPythonはOSデフォルトとは別に用意したいよねー。さらに言うと、ついにPython2.x系が2.7で開発ストップすることが確定したので、いつでもPython3.x系に移れるようにしたいし、できれば一部でアツいPyPyも含めて複数バージョンのPythonを切り替えつつ、テストが走る環境にしたいですね。 というわけで、調べてみたらPythonにもRubyやPerlで大人気の"~brew"、"~env"みたいなのがいくつかあるらしい pythonbrew pyenv pythonz で、色々調べているうちに@ymotongpooさんのpythonz(pythonbrew)に関する私見という記事を拝見しました。 たしかにパッケージ管理ツールでPythonのインストールができて、virtualenvで仮想環境ごとPythonのバージ
Post by @momijiame
Mac で Pythonz + virtualenv{,wrapper} を使った Python 環境構築 最近 Python3 対応のビッグウェーブを個人的に感じるので、複数のバージョン (2 系, 3 系) の Python をインストールできる環境を Mac (OS X 10.8.2) に整備してみた。 使うものとその役割は以下の通り。 - Pythonz (Python 複数バージョンの管理) - virtualenv & virtualenvwrapper (Python 仮想環境の管理) 1. virtualenv, virtualenvwrapper のインストール まずは pip 経由で virtualenv と virtualenvwrapper をインストールする。 $ sudo easy_install pip $ sudo pip install virtualen
2012.05版 Python開発のお気に入り構成（ポロリもあるよ） - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界の情弱です。最近は色々とPythonの開発環境も変化してきていて、ようやくPython2.xとPython3.xを行き来しながら開発する体制が整ってきたという印象を受けています。ここしばらくは色々と試していたのですが、ようやく鉄板っぽい方法にたどり着いたのでメモしておきます。 なお、後半はPythonに限らない内容なので、他のLLを使っていても使えそうかなと思っています。この環境を設定すると何ができるのかというと、以下のことすべてが、無料で、自鯖を立てることなく行えます。 開発環境の整理（virtualenv） ローカルでの複数環境のテスト容易化（tox+pytest） CIによるテスト（Travis-CI） ドキュメントの自動ビルドおよびドキュメントの公開（ReadTheDocs） 概要 とりあえず全体像を先に共有しておきます。ちょっとでかいですがご了
pipの使い方 - そこはかとなく書くよ。
注意 この内容はすでに古くなっています。 pipの使い方 (2014/1バージョン) を参照してください。 pipとは、Pythonにおけるパッケージ管理システムです。easy_installというツールもあるのですが、pipはこのeasy_installを置き換えるものとして開発されています。rubyのgem、perlのcpan的な位置づけです。 同じパッケージ管理ツールとしてsetuptools置き換えのdistributeというものもあるのですが、こちらはsetuptools全体を置き換えるものとして開発されており、pipはsetuptoolsの一部であるeasy_installを置き換える形です。 なお、現在のpipのバージョンは0.8.2で、このエントリはこのバージョンを使っています。 なにかおかしい点があれば、ご指摘ください。 > 識者の方々 pipのinstall まずはea
Python-izm
プログラミング言語Pythonの習得を目的としたサイト、Python-izmです。 入門編、基礎編、応用編などカテゴリ分けされていますが、すでにPythonの基本構文、実行方法等を習得されている方は入門編を飛ばしてご利用ください。これからPythonを学習する、という方は入門編 – Pythonとはより順にご利用ください。また本サイトは主にPython 3系を用いていますが、3系と比較して大きく異なる場合は Python 2系のコードも掲載しています。バージョン2系と3系の違いは2系と3系の違いを参照してください。 お知らせ 2018/01 サイトのリニューアルに伴い、Python 3系への対応、SSL化を行いました。今後ともPython-izmを宜しくお願い致します。 Pickupコンテンツ 各プログラミング言語の実行までの手順をまとめました。Pythonは他の言語と比較しても容易に実行
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
セルオートマトン - 人工知能に関する断創録
この宇宙が、天国にいるものすごいハッカーのコンピュータで動いているセルオートマトンでできていないという証拠はない とある研究者 今回からしばらくセルオートマトンの不思議な世界をふらついてみようと思ってます。セルオートマトンは、その名前のとおりセル（格子）から構成されたオートマトン（自動機械）です。確率とは無縁の決定論的世界ですべてはルールに厳密にしたがって動作します*1。これ以上、説明が難しいので実例を。前に、Java（2004/12/25）やPython（2008/9/14）で作ったことがあるライフゲームは、二次元セルオートマトンの一種です。 ライフゲームの各セルは、生と死（ON、OFFでもいいですけど）の2つの状態を取り、たった3つのルールにしたがって動作します。 生きているセルの周囲に2つまたは3つの生きているセルがあればそのセルは次の世代も生きている 死んでいるセルの周囲に3つの生
Python チュートリアル — Python v2.6.2 documentation
ナビゲーション 索引 モジュール | 次へ | 前へ | Python v2.6.2 documentation » Python は簡単に習得でき、それでいて強力な言語の一つです。 Python は高レベルなデータ構造を効率的に実装していて、 オブジェクト指向プログラミングに対しても、単純ながら効果的なアプローチをとっています。 洗練された文法とデータ型を動的に決定する機能、そしてインタプリタであるという特徴から、 Python はほとんどのプラットフォームの幅広い対象領域において、 スクリプティングや迅速なアプリケーション開発のための理想的な言語になっています。 Pythonインタプリタ自体と膨大な標準ライブラリは、ソースコード形式や、 主要なプラットフォーム向けのバイナリ形式で、Python Web サイト http://www.python.org/ から無料で入手でき、かつ無料で
他の言語に慣れた人がPythonを使ったときにつまずきがちな10のポイント - 西尾泰和のはてなダイアリー
今日質問されて、以前Twitterで書いたのを思い出して、そして検索性が悪くて見つけ出すのに苦労した。こちらに転載しておく。詳細は気が向いたときに埋める。 オプション引数の評価タイミング Rubyではオプション引数は関数が呼ばれるたびに評価される。 def foo() print "foo!" end def bar(x=foo()) end bar #=> foo! と出力される bar #=> foo! bar #=> foo! Pythonでは関数の定義時に1回だけ評価される。 def foo(): print "foo!" def bar(x=foo()): pass #=> foo!と出力される bar() #=> 何も出力されない bar() 「引数が省略されたら今の日時」みたいな毎回評価したい場合はデフォルト値をNoneにしておいて「Noneだったら＝省略されていたら」のif
http://orange.biolab.si/features.html
Visual programming Design your data analysis process through visual programming. Orange remembers your choices, suggests most frequently used combinations, and intelligently chooses which communication channels to use. Visualization Orange is packed with different visualizations, from scatterplots, bar charts, trees, to dendrograms, networks and heatmaps. Interaction and data analytics Actions sea
ウノウラボ Unoh Labs: Pythonでメールを送信したい人のためのサンプル集
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 2.0.0 documentation
Matplotlib is a python library for making publication quality plots using a syntax familiar to MATLAB users. Matplotlib uses numpy for numerics. Output formats include PDF, Postscript, SVG, and PNG, as well as screen display. As of matplotlib version 1.5, we are no longer making file releases available on SourceForge. Please visit http://matplotlib.org/users/installing.html for help obtaining matp
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