エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
MatplotlibとSeabornのグラフの書き方の違い|ぷんたむの悟りの書
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
MatplotlibとSeabornのグラフの書き方の違い|ぷんたむの悟りの書
Pythonでデータ分析するときは、必ずグラフを描きます。 グラフ化することでデータの全体像や特徴をつか... Pythonでデータ分析するときは、必ずグラフを描きます。 グラフ化することでデータの全体像や特徴をつかんだり、相関関係を把握したり、外れ値はないかチェックすることができます。 しかしながら、グラフ化の方法はさまざまで、それゆえなかなか頭に入ってこず、やり方が定着しません。 ということで、自分自身がグラフ化で困ったときに戻ってこれるように、使用頻度の高いグラフ化手法を一気にまとめました。MatplotlibのpyplotとSeabornの使い分けについても触れています。 まずは必要なライブラリをインポート まずは必要なライブラリをインポートします。 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns 今回は、s