pandas + matplotlib による多彩なデータプロッティング - Qiita科学技術計算用言語としての Python そもそもなぜデータ分析などの科学技術計算を Python でやるのでしょうか。主に次の二点によります。 NumPy, pandas, matplotlib など豊富なライブラリが揃っている 汎用性の高いグルー言語として利用できる データフレームを利用した計算とそのグラフ描画 (プロッティング) のみであれば R のほうがどちらかといえば簡単かもしれません。しかし統計解析を汎用性の高い Python で完結させることで様々な分野へのより幅広い応用が可能になります。 NumPy 統計解析の多くはベクトル演算を伴います。 NumPy は高速でメモリ効率の良い多次元配列の実装である ndarray を備えています。プログラミング言語に元から備わっている配列・ハッシュオブジェクトでは到底かなわないような高次元のベクトル演算を可能にします。またファンシーインデ
