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
![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](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/161e6cee14fc9b44c374464a6500435ef558cb80/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9UHl0aG9uJTIwJUUzJTgxJUE3JUUzJTgzJTg3JUUzJTgzJUJDJUUzJTgyJUJGJUU1JThGJUFGJUU4JUE2JTk2JUU1JThDJTk2JTIwLSUyMCUyMkZhY2V0JTIyJUUzJTgxJUE3JUU1JUIxJTlFJUU2JTgwJUE3JUU1JTg4JUE1JUUzJTgyJUIwJUUzJTgzJUE5JUUzJTgzJTk1JUUzJTgyJTkyJUU0JUI4JTgwJUU2JUIwJTk3JUUzJTgxJUFCJUU2JThGJThGJUUzJTgxJThGJUU2JTk2JUI5JUU2JUIzJTk1JUUzJTgxJThDJUU0JUJFJUJGJUU1JTg4JUE5JUUzJTgxJTk5JUUzJTgxJThFJUUzJTgyJThCJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz0zNDZmNjE5YTUyODc0MzgwNjY1NzNiYmM0NDJjM2E1ZA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBoaWswMTA3JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz00MTMwZmI0N2QzY2U2OTYzZWE2M2Y2NDgxNTM0MGVlOA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D047a07edd1db0f5f3e10d69e78445c09)