令和時代のPython作図ライブラリのデファクトスタンダードPlotlyExpressの基本的な描き方まとめ - Qiita
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
matplotlib入門 - りんごがでている
matplotlibはPythonでグラフを描画するときなどに使われる標準的なライブラリです。 画像ファイルを作るばかりでなく、簡単なアニメーションやインタラクティブなグラフを作ることも可能です。 実際の例はmatplotlibサイトのギャラリーで見ることができます。 matplotlib/gallery matplotlibは本家のサイトやどこかのブログにあるチュートリアルや例を描画してみるぶんには簡単なのですが、 実際に自分でプロットするとなると基礎的な概念を理解していないと使いにくいライブラリでもあります。 また、基礎的な概念を理解していないとドキュメントを参照する際にもどこを見て、どう実用すればいいのかわかりません。 そこで、この記事ではそのあたりのmatplotlibの基礎を解説していきます。 なお、Python自体の知識はある程度仮定していますが、matplotlib自体の実装
Pythonで散布図 - akiyoko blog
今回は、Pythonで散布図を描こうと思います。 内容的には「Pythonでヒストグラム」の続編のような形になっていますのでご注意を。 相関係数を求める シチュエーションとしては、ExcelのセルF10から下にデータ（テストの点数）がずらっと並んでいて、それと対になるデータ（エラー度合いの合計）が隣り合ったセルG10から下に同じく並んでいるものとします。 まずは、xlrd を使ってExcelから対象のデータを抜き出し、相関係数を求めてみます。 相関係数は、Numpy の corrcoef() を使って求めます。 test_corrcoef.py #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy import xlrd def get_data(sheet, rowx, colx): data = [] for row i
matplotlibで散布図を作成 - シコウサクゴ（）
散布図を描画してほしいとの指示が。しかも、要求が多かったので（色分けなどなど）、兼ねてから使いたかったmatplotlibを使って作ってみた。matplotlibのダウンロード、インストール、使い方などは Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 3.1.0 documentation を参照してください。 作った散布図はこちら↓ 今回は、windowsで動かしました。普段はサーバー上でpythonを動かすためにCUIが多いので、matplotlibのGUIにちょっと驚きました。 ソースは以下。 # encoding=UTF-8 from matplotlib.pyplot import *; C = 4; # クラス数 f = open("data.csv"); # x座標,y座標,色を決める数値 のデータ datas = f.readlines(
SciPy+matplotlibで3D散布図を作成(Python) - Qiita
PythonでSciPy(NumPy)とmatplotlibを使って3D散布図を作成する方法です。 サンプルデータはiris.csvを使用(http://aima.cs.berkeley.edu/data/iris.csv) scipy.genformtxtメソッドで、csvファイルのデータを直接scipy.array形式で取り込むことができます。 scipy.array形式のデータは普通の配列として扱うことができ、さらにd[d[:,0] >= 7]のように簡単に条件に合うレコードを抽出することができます。複数の条件式を使用する場合はビット演算子で連結します。 グラフ描画の際にはscatter3Dメソッドが使えますが、データ数が多いと極端に重くなります。plotメソッドのほうが良いです。 (5/9追記)plotメソッドではデータの読み込み順にプロットが上書きされていくので、プロットが重なっ
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