Pandasのplotの全引数を解説 | 自調自考の旅
概要Pythonモジュールのpandasにはplot関数があり、これを使えばpandasで読み込んだデータフレームを簡単に可視化することができます。ただし、大量の引数（34個）があるにもかかわらず、公式マニュアルを見ても引数の一部しか説明されておらず、一体何ができるのか整理したくなり、この記事を書きました。データはirisを使い、plotの各引数の効果を検証しました。 import pandas as pd if __name__ == "__main__": #元データ df = pd.read_csv('iris.csv', index_col=0) どんな引数があるのか？df.plot?とヘルプを叩くことで、変数の一覧と説明（英語）を取得できます。実に34個の引数があるようです。使いこなして、簡単にいろんなグラフを書きたいですね。
%matplotlib inlineについて - しんさんのブログ
最近、jupyter notebookを使い始めた人から質問を受け、僕も前にはまったことがあるのでメモを残します。 jupyter notebookでノート上にグラフを書こうと思い例えば、 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(-10, 10, 0.1) y = np.arctan(x) plt.plot(x, y) のように書くと、グラフが表示されません。 コード自体は間違っていないので、理由が分からずはまってしまうことがあるようです。 これを解決するには、先頭で、 %matplotlib inlineを１行書けば解決します。 他にも起動時に jupyter notebook --matplotlib inlineとする方法でもＯＫです。 以下のブログに、説明があります yagays.github
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