Pandasのplotの全引数を解説 | 自調自考の旅
概要Pythonモジュールのpandasにはplot関数があり、これを使えばpandasで読み込んだデータフレームを簡単に可視化することができます。ただし、大量の引数（34個）があるにもかかわらず、公式マニュアルを見ても引数の一部しか説明されておらず、一体何ができるのか整理したくなり、この記事を書きました。データはirisを使い、plotの各引数の効果を検証しました。 import pandas as pd if __name__ == "__main__": #元データ df = pd.read_csv('iris.csv', index_col=0) どんな引数があるのか？df.plot?とヘルプを叩くことで、変数の一覧と説明（英語）を取得できます。実に34個の引数があるようです。使いこなして、簡単にいろんなグラフを書きたいですね。
seabornでMatplotlibの見た目を良くする | note.nkmk.me
seabornはmatplotlibベースの統計データビジュアライゼーションライブラリ。 Seaborn is a Python visualization library based on matplotlib. seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.6.0 documentation statisticalと銘打っているだけあって、統計的なデータをプロットするための機能がたくさん用意されているが、普通の折れ線グラフの見た目を良くするためだけにも使える。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() sns.set_style("whitegrid", {'grid.linestyle': '--'})
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