seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.13.2 documentation
Seaborn is a Python data visualization library based on matplotlib. It provides a high-level interface for drawing attractive and informative statistical graphics. For a brief introduction to the ideas behind the library, you can read the introductory notes or the paper. Visit the installation page to see how you can download the package and get started with it. You can browse the example gallery
seaborn 徹底入門！Pythonを使って手軽で綺麗なデータ可視化８連発
データの可視化はなぜ必要なのでしょうか。それは、そのデータを生み出している事象をより正確に理解したり、機械学習での予測に用いる際に、使うべきデータを適切に選んだりするためです。そのためにはまず、データを可視化することによって、データの大まかな特徴をつかんだり、データ同士の相関関係を知ることが必要なのです。 さて、Pythonでデータを可視化する際には、まず、Pandasでデータを集計・加工します。その上で、matplotlib（マットプロットリブ）や今回ご紹介するseaborn（シーボーン）というライブラリで可視化を行います。seabornは特に、手軽に美しく可視化ができるライブラリなので、本稿でseabornがいかに魅力的なライブラリであるかを学びましょう。 seabornの特徴 seabornとは、Pythonのデータ可視化ライブラリで、同じPythonの可視化ライブラリであるmatp
機械学習入門！seabornで便利でかっこいいグラフを簡単にplot！ | 侍エンジニアブログ
この記事では話題の可視化ライブラリ「seaborn」を紹介します。 データ解析、機械学習ではデータの可視化は非常に重要です。データの全体像がわからないと解析の使用が無いですし、学習の結果を人にうまく伝えるためにもスマートなグラフが必要です。 この記事では、 seabornとは seabornはPythonでグラフを作るためのライブラリです。matplotlibで作れるグラフを更にかっこよくしてくれる機能もあり、今までmatplotlibを使っていた人たちにオススメです。 手軽に美しいグラフを描画できる機能が沢山用意されているので、matplotlibで頑張って作っていたようなグラフも、もしかしたらseabornの関数一個でできてしまうかも知れません。インストールは condaかpipから行いましょう。 pip install seaborn conda install seaborn se
Usage — Matplotlib 2.0.2 documentation
General Concepts¶ matplotlib has an extensive codebase that can be daunting to many new users. However, most of matplotlib can be understood with a fairly simple conceptual framework and knowledge of a few important points. Plotting requires action on a range of levels, from the most general (e.g., ‘contour this 2-D array’) to the most specific (e.g., ‘color this screen pixel red’). The purpose of
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とりあえず描く — matplotlib 1.0 documentation
