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可視化に関するwerdandiのブックマーク (3)

Python: seaborn を使った可視化を試してみる - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は、Python の有名な可視化ライブラリである matplotlib のラッパーとして動作する seaborn を試してみる。 seaborn を使うと、よく必要になる割に matplotlib をそのまま使うと面倒なグラフが簡単に描ける。毎回、使うときに検索することになるので備忘録を兼ねて。使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.4 BuildVersion: 18E226 $ python -V Python 3.7.3 もくじもくじ下準備 Relational plots scatter plot (散布図) line plot (折れ線グラフ) Categorical plots strip plot (ストリップチャート) swarm plot (スウォームチャート) box
werdandi 2019/05/01
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python

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seaborn
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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 - Qiita
データ分析における関数の使い方については様々な記事が上がっています。関数を知らなかったり使い方が分からないときは調べればだいたい答えが見つかります。一方で、実際に分析を始めようとすると、たとえ関数の使い方がわかっていても、データをどのような切り口から何を分析・可視化していけば良いのか困ってしまうことがよくあります。この記事では、あんちべさんが書いたデータ解析の実務プロセス入門という本をベースに、どのようなデータから何を見たいときにどのような可視化手法を使えばよいのかを、具体例を交えながら整理していきます。探索的データ解析とはデータ解析のアプローチは、大きく分けて仮説をデータで検証する「仮説検証型」とデータから仮説を生み出す「探索型」に分けられます。実際にデータ解析を行うときは、仮説検証型と探索型を行き来しつつ知見を見出していきます。データ解析には検証すべき仮説を設定することが必
werdandi 2018/02/26
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*機械学習

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jupyter notebookでpythonとJavaScriptの連携 - Qiita
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werdandi 2017/12/12
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