maplotlibのヒストグラムに累積比率を追加する2 〜FacetGridを使う〜 - Qiita
pyplot.hist()に対して、累積比率の線を重ねる方法はここで書きました。今回はseaborn.FacetGrid()を使って描いた複数のヒストグラムに累積比率を重ねてみます。以下、完成プロット。 やる事は、ここと変わりませんが、seaborn.FacetGrid()やseaborn.distplot()を使ってヒストグラムを描く場合、pyplot.hist()の様にビンや度数の情報を戻り値として明示的に受け取れません。そこでaxオブジェクトからゴニョゴニョしてビンや度数の情報を抽出します。具体的には、axに含まれるpatchesオブジェクトから必要な情報を取り出します。基本のコードは以下 """FacetGridのヒストグラムに累積比率の線を重ねる""" import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot
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
Seabornの全メソッドを解説（その１：グラフ一覧） | 自調自考の旅
概要Pythonにはseabornという多機能で綺麗なグラフを描くライブラリがあります。このseabornの全メソッドの効果を検証したのが今回の記事です。サンプルデータとしてirisとtitanicを使って説明していきます。 #seabornはsnsという名前で使う import seaborn as sns if __name__ == "__main__": #irisデータをdfに格納 df = sns.load_dataset("iris") #titanicデータをdf2に格納 df2 = sns.load_dataset("titanic") メソッド一覧コンソール上でdir(sns)と入力すると、メンバの一覧が取得できます。その中でメソッドを抽出すると以下大量の77メソッドがあることが分かります。本記事（その１）では、誰もが気になる、グラフを書くためのメソッド（全24：水色塗
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Set order on sns histplot
Facetting histograms by subsets of data — seaborn 0.13.2 documentation
import しても豆腐のままになる問題 · Issue #1 · uehara1414/japanize-matplotlib
seaborn日本語表示設定 - Qiita
