箱ひげ図とバイオリンプロットの印象の違い - 広告／統計／アニメ／映画 等に関するブログ
データの可視化に於いて重宝されるグラフの一つに「箱ひげ図」というものがあります。 箱ひげ図 - Wikipedia データの四分位点、中央値、最大値、最小値を記載するのでデータの分布が一覧できるというものです。 しかし箱ひげ図には重大な問題があります。 先ずはプロットしてみる Rがあれば誰でも持っているアヤメのデータを使います。 ”がく”の長さを取り出して箱ひげ図にしてみます。 当然、最大値と四分位点、最小値と四分位点の間にもデータはあるのですが、箱が四分位点で終わってしまっているため、あたかもそこにはデータが無いような印象ではないでしょうか？ そこでバイオリンプロット そんな箱ひげ図よりも便利な図としてバイオリンプロットというものが存在します。 ヒストグラムを縦にしたようなもので、これであればデータの凡その分布もわかります 箱ひげ図と比較してみる こちらのサイトを参考にさせて頂きました。
退屈なことはPythonにやらせる...前に考えるべきこと - Lean Baseball
機械学習, データサイエンスを志向してPythonを勉強したり,この辺のエントリーで本を読み漁ったりすると*1, もしかして, 私の仕事ってプログラミングで楽になるのでは！？ と気がつく(もしくはそういう記事・本を読んで触発される)瞬間があるかと思います, この本とかあの本とか. このエントリーではそんな素晴らしい学び*2に対して,一つの回答を示してみたいと思います. TL;DR（ここは読んでほしい） プログラミングで解決できる「退屈なこと」とは「回数が多く, 属人性が少ない」作業のことである. 属人性がある仕事はプログラミングをする前に因数分解しよう or 「仕事ごっこ」だったらやめる努力をしよう. Pythonで「退屈なこと」をやるなら,「退屈なことはPythonにやらせよう」もいいですが,「できる仕事がはかどるPython自動処理 全部入り。」が個人的にはおすすめです. 言いたいこと
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AWSをこれから始める学生への圧倒的なインプット