Python pandas プロット機能を使いこなす - StatsFragments
pandas は可視化のための API を提供しており、折れ線グラフ、棒グラフといった基本的なプロットを簡易な API で利用することができる。一般的な使い方は公式ドキュメントに記載がある。 Visualization — pandas 0.17.1 documentation これらの機能は matplotlib に対する 薄い wrapper によって提供されている。ここでは pandas 側で一処理を加えることによって、ドキュメントに記載されているプロットより少し凝った出力を得る方法を書きたい。 補足 サンプルデータに対する見せ方として不適切なものがあるが、プロットの例ということでご容赦ください。 パッケージのインポート import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') import matplotlib as mpl m
高木浩光＠自宅の日記 - NHKの棒グラフ描画システムが機械的に世論を狂わせている可能性
少ないサンプル数のデータから、そのバラつきが有意な変化を示すものなのかどうか、直感的に把握するために棒グラフは適している。その場合、波線省略をしてはいけない。面積や高さの比によって把握するからだ。 「増加傾向はまぎれもない真実」と思った人達は、まさに、波線省略されたNHKの棒グラフ（下の図）を見たからこそ、「増加傾向」を直感的に感じたのじゃないのか。 「波線だって入っている」「読み手のリテラシーで理解するべきものだ」と言うような人たちが、自分自身の直感が狂わされていることに気づかない。 他に、NHKの制作現場の関係者をうかがわせる人（高校講座の情報Aの制作関係者？）からのコメントもあった。 身内がつるし上げられてるので、今日は（も？）こっちも大人げないモードで。 おお、高校講座がはてぶに載る日が来るなんて。 bm自身は地理には直接関わってないけど、ちょっとびっくり。 情報Aもどうぞよろしく
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