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Python でとりあえずグラフを描画する場合は matplotlib を使うことが多いと思います。しかし、設定 API がたくさんありすぎてどれを使うべきか迷ったり、デフォルトのカラーパレットがイマイチな印象があります。Seaborn を使うとこれらの課題のいくつかを解決できます。具体例は以下の記事が参考になるでしょう。 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2 - Qiita 純粋な数値演算の場合は縦軸も横軸も数値や日付などになることが多いのですが、データセットによっては日本語を扱うこともあるでしょう。ラベルやテキストに日本語を使うためにはフォント設定が必要になります。この問題にはいくつかの記事が参考になります。 matplotlib
4-1. 前処理 csvファイルから株価情報を読みだして,daily-returnを計算します.本記記事では,Udacityで紹介された以下の関数1を使います. get_data(symbol):symbolのCSVファイルから調整後終値を読みだして,pandas.DataFrame形式で出力する関数です. fill_missing_values(stock_data):stock_data(pandas.DataFrame)の欠損を穴埋めする関数です. compute_daily_returns(stock_data):stock_data(pandas.DataFrame)から,daily-returnを計算し,pandas.DataFrameで出力する関数です. 4-2. アニメ化 $\alpha$と$\beta$をアニメ化する関数を作りました.デフォルト設定では,2006年12月1
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