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
When to use cla(), clf() or close() for clearing a plot
They all do different things, since matplotlib uses a hierarchical order in which a figure window contains a figure which may consist of many axes. Additionally, there are functions from the pyplot interface and there are methods on the Figure class. I will discuss both cases below. pyplot interface pyplot is a module that collects a couple of functions that allow matplotlib to be used in a functi
matplotlibでリアルタイム描画 - Qiita
モチベーション センサーとかの値を確認したり，機械学習の学習状況とかそんなんをリアルタイムにグラフにプロットしながら見たいときがある． pythonにはmatplotlibっていう便利なグラフ作成ライブラリがあるのでこれを使いたい． 既知の問題とか 普通matplotlibでグラフを作るときは import matplotlib.pyplot as plt """ plotしたいデータを計算する処理 ... """ plt.plot(data) plt.show() とかやる． だけど，show()を呼ぶとプログラムがそこでブロックされてリアルタイムな描画ができない． 調べてみるとshow()ではなくてdraw()を使おう!みたいな記事とか，Tkinter(tkinter)とかQtとかのGUIライブラリと組み合わせた方法とかがでてくるんだけど，Windows環境だとグラフに一度でも触るとG
高次元データの次元削減および2次元プロット手法 - Qiita
はじめに 本記事はPython2.7, numpy 1.11, scipy 0.17, scikit-learn 0.18, matplotlib 1.5, seaborn 0.7, pandas 0.17を使用しています． jupyter notebook上で動作確認済みです．(%matplotlib inlineは適当に修正してください) SklearnのManifold learningの記事を参考にしています． 多様体学習と言われる手法について，sklearnのdigitsサンプルを用いて説明します． 特にt-SNEはKaggleなどでもたまに使用されている，多次元データの可視化に適した手法です． また可視化だけでなく，元のデータと圧縮されたデータを結合することで，単純な分類問題の精度を向上することができます． 目次 データの生成 線形要素に注目した次元削減 Random Proj
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GitHub - ContextLab/hypertools: A Python toolbox for gaining geometric insights into high-dimensional data
First steps with Scikit-plot — Scikit-plot documentation
plotxx.m
