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
color example code: colormaps_reference.py — Matplotlib 2.0.2 documentation
""" ================== Colormap reference ================== Reference for colormaps included with Matplotlib. This reference example shows all colormaps included with Matplotlib. Note that any colormap listed here can be reversed by appending "_r" (e.g., "pink_r"). These colormaps are divided into the following categories: Sequential: These colormaps are approximately monochromatic colormaps vary
matplotlib と Seaborn の軸の日本語設定 - Qiita
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
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