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グラフ作成のためのチートシートとPythonによる各種グラフの実装 - Qiita
本記事ではデータの性質毎にグラフおよびそれが伝える内容を整理し，Pythonによるそれらの実装を示す． ここでは From Data to Viz に従って整理する． ただし，一部のグラフ2とMapsとNetworkは扱わない． また，各グラフが得意とする表現は5 Quick and Easy Data Visualizations in Python with Codeで用いられている以下の図に従い，比較，分布，構成，関係，の4種類で分類する． 他の分類基準に興味がある方は他に記事があるのでそちらを参照されたい3． 本章の残りの部分ではグラフ作成時の注意点や実装方針を述べ，実行環境を明記する． 第2章ではデータの性質・目的毎にグラフを整理し，第3章でそれらの実装を示す． 最後に，第4章で参考資料を記す． 方針 グラフ作成時の注意点 ある変数についてプロットする際，凡例が複数になる場合は各
Welcome to Bokeh — Bokeh documentation
Bokeh documentation# Bokeh is a Python library for creating interactive visualizations for modern web browsers. It helps you build beautiful graphics, ranging from simple plots to complex dashboards with streaming datasets. With Bokeh, you can create JavaScript-powered visualizations without writing any JavaScript yourself. Finding the right documentation resources# Bokeh’s documentation consists
Pythonの可視化パッケージの使い分け - Qiita
Pythonで可視化といえばMatplotlibだけど、APIがごちゃちゃしていて覚えにくいのが難点かな。BokehがAPIもうまく整理されていて一番使い勝手がいい気がするけど、まだまだ日本語の情報が少ないのが惜しいところ。 これからはWebにも対応できるBokehが伸びてくるんじゃないかと勝手に期待している。 おすすめの使い分け方 簡単なデータを手早くプロットするなら Matplotlib MATLABからPythonに乗り換えたなら Matplotlib かっこよく人に見せたいなら Bokeh 対話操作を入れたいなら Bokeh グラフ上のデータ点の数値を確認したいなら Bokeh Plotly 3D形状をプロットするなら Plotly Mayavi 統計分析するなら seaborn Matplotlib 良い点 簡単なデータをプロットするのは楽。 プロットの機能が充実している（気がす
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。 ◆ Overview of Python Visualization Tools http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 上記の記事ではMatplotlibとSeabornについて下記のように書かれています。 matplotlibについて Matplotlib is the grandfather of python visualization packages. It is extremely powerful b
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