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Treemap Charts in Python How to make Treemap Charts with Plotly New to Plotly? Plotly is a free and open-source graphing library for Python. We recommend you read our Getting Started guide for the latest installation or upgrade instructions, then move on to our Plotly Fundamentals tutorials or dive straight in to some Basic Charts tutorials. Treemap charts visualize hierarchical data using nested
Plotly Expressのヒストグラム:完全ガイド 1つのデータセット、60を超えるグラフ、およびすべてのパラメーターの説明 ヒストグラムは、変数の分布を示す特殊な種類の棒グラフです。Plotly.Expressでは、単一の関数を使用して、データセットから複数のタイプのヒストグラムを作成できますpx.histogram(df, parameters)。この記事では、すべてのパラメーターと、それらがチャートのルックアンドフィールにどのように影響するかを調べたいと思います。 Plotly.Expressは、データフレームで動作するように特別に設計されたPythonPlotlyライブラリの高レベルAPIです。ズームインとズームアウト、グラフの一部のオンとオフの切り替えが可能なインタラクティブなグラフを作成し、プロット上の任意の要素にカーソルを合わせると、情報を含むツールチップが表示されます。
初めに javascriptベースで手軽に対話的な操作が可能な作図が出来るPlotly Express(公式サイト)というライブラリが少し前に公開されたのを見つけました。 今までの静的な作図とは明らかに異なる次元のポテンシャルを感じたので、備忘録を兼ねて基本的な可視化手法の描き方をまとめました。 参考までに、matplotlib+seabornで同様の図を書いたパターンと比較しています。 「基本的な可視化手法」は、以前書いた「探索的データ解析における正しい可視化手法の選び方と描き方」に準拠しています。 Plotly Expressとは Plotly Expressは2019年の3月に公開されたplotlyの高レベルAPI群です。 インタラクティブで複雑な描画を簡単に書けるのが特徴です。 公式サイト: https://plot.ly/python/plotly-express/ API re
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