Format y axis as percent
I have an existing plot that was created with pandas like this: df['myvar'].plot(kind='bar') The y axis is format as float and I want to change the y axis to percentages. All of the solutions I found use ax.xyz syntax and I can only place code below the line above that creates the plot (I cannot add ax=ax to the line above.) How can I format the y axis as percentages without changing the line abov
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
seaborn.clustermap — seaborn 0.13.2 documentation
seaborn.clustermap# seaborn.clustermap(data, *, pivot_kws=None, method='average', metric='euclidean', z_score=None, standard_scale=None, figsize=(10, 10), cbar_kws=None, row_cluster=True, col_cluster=True, row_linkage=None, col_linkage=None, row_colors=None, col_colors=None, mask=None, dendrogram_ratio=0.2, colors_ratio=0.03, cbar_pos=(0.02, 0.8, 0.05, 0.18), tree_kws=None, **kwargs)# Plot a matri
Seaborn でヒートマップを作成する
本ページでは、Python のデータ可視化ライブラリ、Seaborn (シーボーン) を使ってヒートマップを出力する方法を紹介します。 Seaborn には、ヒートマップの可視化を行うメソッドとして seaborn.heatmap と seaborn.clustermap の 2 つが実装されています。seaborn.heatmap は通常のヒートマップを出力しますが、seaborn.clustermap は、クラスタ分析を行い、デンドログラムとともにヒートマップを出力します。 heatmap: ヒートマップの可視化 seaborn.heatmap メソッドは、色の濃淡や色相でデータの密度や値の分布を可視化します。 seaborn.heatmap の使い方 seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None,
seaborn.heatmap — seaborn 0.13.2 documentation
seaborn.heatmap# seaborn.heatmap(data, *, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt='.2g', annot_kws=None, linewidths=0, linecolor='white', cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None, square=False, xticklabels='auto', yticklabels='auto', mask=None, ax=None, **kwargs)# Plot rectangular data as a color-encoded matrix. This is an Axes-level function and will draw the hea
mathgram.xyz - mathgram リソースおよび情報
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Google TrendのデータをAPI経由で取得し時系列解析〜人気プログラム言語のトレンドを考察する〜 - Qiita
Summary Google Trendから各キーワードの検索データを取得し、時系列データ分析を行います Pytrendsという（非公式の）ライブラリを用いてデータを取得します statsmodelsを活用して、時系列解析を行い、各キーワードの検索トレンドを分析します（季節成分分解・相関マトリックス） 分析ゴール 各プログラム言語のキーワード検索傾向や関係性を把握する 対象データ 対象言語を以下として、Google trendから抽出する JavaScript Ruby Python PHP Java SQL 2014年〜2018年9月末の期間で考察する データ取得方法 Pytrendsを利用して、Google Trend APIへアクセス 公式サイト https://pypi.org/project/pytrends/ 使い方（データ取得） TrendReqで接続言語とタイムゾーンを指定
DataFrame(pandas)とかseabornの覚書 - Qiita
# インポート from pandas import DataFrame # tsvの読み込み dframe = pd.read_csv('data.tsv', delimiter='\t', header=None) # カラム名変更 dframe.columns = ['hoge', 'fuga'] # カラムを落として別のDataFrame作成 dframe2 = dframe[[0, 1]] # カラム名が文字列で付いてたら、dframe[['hoge', 'fuga']]で。 # 重複行削除 dframe3 = dframe2.drop_duplicates() # 行数調査 len(dframe3) # DataFrameの数値の先頭X文字を切り取って新しいカラムとして使う # sliceカラムを追加し、そこに、hoge(float型)の先頭4文字を挿入 dframe4['sl
databricks cloud上でmatplotlibとかseabornのグラフを表示するスニペット - Qiita
import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(5,2)) # 元データを適当に作る fig, ax = plt.subplots() ax = sns.heatmap(df) # axにグラフオブジェクトを渡す(matplotlibでも一緒) display(fig) # figの方をdisplayに渡す # こんな感じに書いてもnotebook上にグラフは表示されない sns.heatmap(df) plt.show()
STU48が某個人配信プラットフォームで強いって言われてるけど・・・ その１ - Qiita
アイドル様 僕はアイドル様が好きなのですが、そのアイドル愛が歪んで、某個人配信プラットフォームでアイドル様の配信の分析をしています。個人的に、秋元康氏プロデュースのアイドル様に興味があります。究極の目標はアイドル様の人気の数値化と、某総選挙順位や選抜の予測です。ただし、某個人配信プラットフォームを全く利用しないランカーさんも存在するため、そのあたりは知りません。 STU48とは STU48（エスティーユー フォーティーエイト）は、秋元康のプロデュースにより、2017年に誕生した瀬戸内7県を拠点とする日本の女性アイドルグループ。AKB48グループを構成するグループのひとつである。出典：wikipedia 公式サイト メンバー一覧はプロフィールで見れます。かわいい。 一般人の認知度はものすごく低く、劇場となるはずの船の予定も未定、2ndシングルの発売も延期となりましたが2019年2月に決定と、
ズレた時系列データのヒートマップを上下に並べる。seabornで。 - Qiita
目的 x軸方向（時間方向）にずれたデータを1つのヒートマップ上に並べて表示したい． そのために，データの整形を行う． 状況 複数のセンサからデータをサンプリング サンプリング周期は同じ 取得タイミングがずれている データ数が異なる Ex.) 分散システムになっていて，それぞれのデータが中央に送られてくる． ので，一筋縄ではいきません． データ整形からプロットまで データの読み込み（作成） pd.read_csv() とかで読むけど，今回はダミーデータを使用します． # 時間のズレを作る time_A = np.arange(5, step=0.01) time_B = np.arange(5.1, step=0.01) # 適当にばらつかせる time_A += list(map(int, np.random.normal(scale=0.01, size=len(time_A)))) t
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seaborn.lineplot — seaborn 0.13.2 documentation
seaborn.lmplot — seaborn 0.13.2 documentation
seaborn.distplot — seaborn 0.13.2 documentation
GitHub - mwaskom/seaborn-data: Data repository for seaborn examples
seaborn.barplot — seaborn 0.13.2 documentation
seaborn
追伸。そろそろおまえもseabornヒートマップを使うように。 母より - Qiita
bit.ly/2R4kfvs
画像認識で硬貨を識別したい その２ 散布図からHSVとRGB(BGR)どちらを使うのが良いか検討 - Qiita