Djangoでmatplotlibによるグラフ表示する方法 - 知的好奇心
条件 Django 2.1.2 Python 3.7.0 urls.pyの設定 トップ画面に一覧画面を表示し、詳細画面にグラフを表示するという動作とします。 詳細画面の他に「グラフ描画」の画面を定義します。 グラフの描画処理はview.pyのget_svg関数で実施します。 from django.urls import path from . import views app_name = 'monitor' urlpatterns = [ # トップ画面 path('', views.IndexView.as_view(), name='index'), # 詳細画面 path('monitor/<int:pk>/', views.DetailView.as_view(), name='detail'), # グラフ描画 path('monitor/<int:pk>/plot/', v
Top 50 matplotlib Visualizations - The Master Plots (w/ Full Python Code) | ML+
A compilation of the Top 50 matplotlib plots most useful in data analysis and visualization. This list lets you choose what visualization to show for what situation using python’s matplotlib and seaborn library. Introduction The charts are grouped based on the 7 different purposes of your visualization objective. For example, if you want to picturize the relationship between 2 variables, check out
statsmodelsで多次元とか多項式の最小二乗法 | mwSoft
@CretedDate 2014/09/25 @Versions python 2.7.6, statsmodels 0.6.1, pandas 0.16 サンプルデータについて 国勢調査から、1953〜1973年の労働力人口をに関する数値を取得して利用してみる。（単位は万人） http://www.stat.go.jp/data/roudou/longtime/03roudou.htm これを適当にコピペして数値の部分だけテキストファイルに貼り付ける。ついでに適当なヘッダも書き加える。 population 3788 3698 3935 3982 4076 4105 4086 3996 ・ ・ ・ これをplotすると下記のようになる。 import statsmodels.api as sm import pandas as pd df = pd.read_csv( 'foo.txt'
Jupyter-notebook の作図ライブラリ比較 - Qiita
時は戦国 Python には作図ライブラリがたくさんあります。 最もデファクトスタンダードに近く歴史も古い作図ライブラリは matplotlib で間違いないでしょうが、それでも R における ggplot2 ほどの地位は確立していないように思います。 特に、Jupyter-notebook 上ではインタラクティブなグラフを表示するニーズがあり、そこでは静的なグラフよりもさらにライブラリが割拠している印象があります。何がどう違うのかよくわかりません。 そこで今回は代表的な作図ライブラリの Jupyter-notebook 上での 違いについて簡単にまとめます。 注意 各ライブラリはいずれも細かくグラフのスタイルを設定可能で、やろうと思えば同じような見た目のグラフを生成することも可能ですが、今回はできるだけ何も設定せずにプロットした時のグラフを使います。 今回試すライブラリたち matplo
Python Seaborn Tutorial For Beginners: Start Visualizing Data
Python Seaborn Tutorial For Beginners: Start Visualizing Data This Seaborn tutorial introduces you to the basics of statistical data visualization Visualization is a crucial aspect of data analysis and interpretation, as it allows for easy comprehension of complex data sets. It helps in identifying patterns, relationships, and trends that might not be apparent through raw data alone. In recent yea
Python でデータサイエンス
このサイトについて このサイトでは、データ加工や集計、統計分析などインタラクティブに実行されるスクリプトやバッチプログラム、本格的な Web アプリケーションの実装まで、多彩な機能を持ちながらも初心者にも扱いやすいプログラミング言語 Python (パイソン) を使ったデータの統計分析の手順や使い方について紹介します。 初めてプログラムに触れる人や、R や SAS, Ruby のような言語のプログラミング経験はあっても、Python をあまり扱った経験のない初心者向けに理解できるような内容としてまとめています。 また、本格的な統計分析（基本統計量や多変量解析、データマイニング、機械学習）を学んだことがない人でも理解できるよう、統計（アナリティクス）の解説も必要に応じて述べています。 このサイトで提供できる情報を通して、皆さんが Python を使ったビッグデータ解析を思いのままに使いこなせ
Deep LearningをKerasで可視化したい - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
こんにちは。次世代システム研究室のJK (男)です。 突然ですが書籍の「ゼロから作るDeep Learning」読みましたか？基礎からクリアに説明されていて、個人的にはとても面白かったです。これまでLSTM, 強化学習の記事を書いてきましたが、今回はこの本にならってDeep Learningの基礎の「ちょい深」理解を目指し、Deep Learningの可視化に焦点をあてたいと思います。 ちなみに今回の内容のcodeは、ここに上げておきました。 0. 可視化のモチベーション 最近のDeep Learningのフレームワークは充実していて、簡単に動かせるようになりましたね。でも動かせたけど理解した気がしない、って人も多いのではないでしょうか？その理由の一つが、Deep Learningがブラックボックス化していることだと思います。簡単に動かせることの副作用だと思いますが、インプットデータと教師
早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識、あるいは見た目の調整が捗るArtistの話 - Qiita
English version available on dev.to はじめに matplotlibで作ったグラフの細かい調整は大変です。何をどういじったらいいのかを調べるのにアホみたいに時間がかかることがあります1。「何を」の部分の名前さえわからないこともあります。解決の糸口を掴んだ後も希望通りの見た目を実現するまでの最後のアレンジに苦労することが多いです2。これらの問題はmatplotlibのグラフがどういう要素で構成されていて、それらに対してどういうことができるかを知ることでいくらか改善されます。私はひたすらStack Overflowの回答を読むことでいろんなつまづきを時間をかけて乗り越えてきましたが、最近になってようやく公式チュートリアルにこの苦労を回避できたはずのヒントが書いてあることに気づきました。初期にざっと目を通したのですが「なるほど、よくわからん」と判断して読み込まな
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