Iris データで、箱ひげ図boxplotとdotplot, matplotlib, - 続・えちごやん個人メモのブログ
Irisデータは、 例えば次のサイトからcsvデータを入手できる。 https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/datasets.html というサイトから Package Item Title Rows Cols datasets iris Edgar Anderson's Iris Data 150 5 のCSVをクリック＆ダウンロードで、データ取って来るのが一つの方法で。 pythonで、機械学習のsklearnというライブラリーからdatasetをimportしてって方法もある。 （追記: 2017-05-23） #!/usr/bin/env python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplo
Pythonの可視化パッケージの使い分け - Qiita
Pythonで可視化といえばMatplotlibだけど、APIがごちゃちゃしていて覚えにくいのが難点かな。BokehがAPIもうまく整理されていて一番使い勝手がいい気がするけど、まだまだ日本語の情報が少ないのが惜しいところ。 これからはWebにも対応できるBokehが伸びてくるんじゃないかと勝手に期待している。 おすすめの使い分け方 簡単なデータを手早くプロットするなら Matplotlib MATLABからPythonに乗り換えたなら Matplotlib かっこよく人に見せたいなら Bokeh 対話操作を入れたいなら Bokeh グラフ上のデータ点の数値を確認したいなら Bokeh Plotly 3D形状をプロットするなら Plotly Mayavi 統計分析するなら seaborn Matplotlib 良い点 簡単なデータをプロットするのは楽。 プロットの機能が充実している（気がす
How to make beautiful data visualizations in Python with matplotlib | Dr. Randal S. Olson
Published on June 28, 2014 by Dr. Randal S. Olson graphic design matplotlib python tutorial visualization 14 min READ Want to learn more about data visualization with Python? Take a look at my Data Visualization Basics with Python video course on O'Reilly. It's been well over a year since I wrote my last tutorial, so I figure I'm overdue. This time, I'm going to focus on how you can make beautiful
Mathesaurus
Thesaurus of Mathematical Languages, or MATLAB synonymous commands in Python/NumPy The idea of the "Mathesaurus" is to provide a quick reference for switching to open-source mathematical computation environments for computer algebra, numeric processing and data visualisation. Examples of well known systems are Matlab, IDL, SPlus, with their open-source counterparts Octave, Scilab, Python (with Num
@airtoxinのマイページ - Qiita
posted articles:Python:38%JavaScript:23%IPython:6%TypeScript:6%pandas:6%
matplotlibで散布図を作成 - シコウサクゴ（）
散布図を描画してほしいとの指示が。しかも、要求が多かったので（色分けなどなど）、兼ねてから使いたかったmatplotlibを使って作ってみた。matplotlibのダウンロード、インストール、使い方などは Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 3.1.0 documentation を参照してください。 作った散布図はこちら↓ 今回は、windowsで動かしました。普段はサーバー上でpythonを動かすためにCUIが多いので、matplotlibのGUIにちょっと驚きました。 ソースは以下。 # encoding=UTF-8 from matplotlib.pyplot import *; C = 4; # クラス数 f = open("data.csv"); # x座標,y座標,色を決める数値 のデータ datas = f.readlines(
Pythonでヒストグラム - akiyoko blog
前回「PythonでExcel操作」の続きで、今回は、Excelから取得したデータを使ってPythonでヒストグラムを描こうと思います。 matplotlib のインストール グラフ描画のライブラリには、「matplotlib」を使います。 $ sudo easy_install matplotlib matplotlib 1.2.1 がインストールされました。 ヒストグラム描画 matplotlibの使い方については、miyacdoorさんのサイト が本当に詳しいです。 大変参考になりました。 ヒストグラムを描画するには Axesクラスの hist() を使うのですが、パラメータが多過ぎて所見では分からないと思います。そこで、いろいろ試したなりに分かったことをまとめてみました。間違い等あれば教えてください。 hist(x, bins=10, range=None, normed=Fals
matplotlibを使う - white wheelsのメモ
matplotlibはpythonでグラフを描くためのライブラリです。numpyなどと組み合わせると簡易matlabのような環境を整えることができます。 インストール 公式サイト→http://matplotlib.sourceforge.net/index.html matplotlib 0.99.1 is available for downloadのところからダウンロードできます。Windows用の簡易インストーラmatplotlib-0.99.1.win32-py2.6.exeをダウンロードします。インストールはこれで簡単にできます。 グラフを描く plotコマンドでプロットする点のxy座標を定めます。下の例では、x=0,1,2,y=2,3,4のグラフを、x軸0-5,y軸0-8の範囲で描画します。grid()メソッドでグリッドを表示することができます。 import matplot
Python for Data Analysis Chapter 3 - Qiita
IPython:An Interactive Computing and Development Enviroment iPythonめっちゃ便利だから使うといいよ！ データの表示を綺麗にしてくれる tabキーで補完できる オブジェクトの後に?をつけると詳細な情報が見れる numpy.ndarray.T? オブジェクトの後に??をつけるとソースコードが読める（見れる時だけ） ?でネームスペースの検索もできる！ numpy.*save*? %runでスクリプトの実行もできる！ %run hello_world.py %pasteを使えば空白行付きのスクリプトでもコピペで実行できる！ インデント付きのソースコードをコピペするとうまくインデントが整形されずにペーストされてしまう。iPython上で%pasteすると空白行付きでペーストされるのでちゃんと実行できる。 %cpasteで好き放題にペー
Python for Data Analysis Chapter 2 - Qiita
Introductory Examples すべての章でiPythonのインタラクティブシェルを利用している。 起動は$ ipython --pylabで行う。 pandasのバージョン0.10.0だとapply関数のバグがあるので最新のを入れましょう。 usa.gov data from bit.ly 元データがJSON形式なのでこれをパースして取り込む。 import json path = "data.txt" records = [json.loads(line) for line in open(path)] time_zones = [rec["tz"] for rec in records if "tz" in rec] from collections import Counter counts = Counter(time_zones) """ counts.most_c
matplotlibで図の縦横比に関するあれこれ - bettamodokiのブログ
matplotlibを用いて図を作成する際に, 縦横比をどうすれば変えられるのか聞かれたのであれこれ考えてみたが, 今ひとつ決定打が無い. 方法1. Figure自体の縦横比を指定する. from matplotlib.figure as figure fig = plt.figure(figsize=matplotlib.figure.figaspect(1)) とすると図全体の縦横比が1になる. 利点は中に描画されるものに係わらず縦横比を指定できる事だが, 逆に言うとプロット部分がこの縦横比になるわけではない. 方法2. Axesのサイズを指定する. w, h = fig.get_figwidth(), fig.get_figheight() ax = fig.add_axes((0.5 - 0.5 * 0.8 * h / w, 0.1, 0.8 * h / w, 0.8)) 通常,
OpenTechSchool – Introduction to Data Processing with Python
This is the course content for Introduction to Data Processing with Python, which has been developed and maintained by OpenTechSchool. Welcome Welcome to Introduction to Data Processing with Python. In this workshop we will take you through the fundamentals of working with text and other types of data with Python. We’ll learn how to read data from files into data structures in our program, to extr
matplotlib/plot - memoring
memoring コンピュータを研究に使うための私的メモ。Python、Fortran、Ubuntu、etc... トップページページ一覧メンバー掲示板編集 matplotlib/plot 最終更新： miyacdoor 2013年10月26日(土) 23:40:04履歴 Tweet matplotlib.pyplotをpltとしてインポートしておく。 折れ線 折れ線間を塗りつぶす 破線のスタイルを任意に設定する ヒストグラム 散布図 散布図にグラデーションをつける。 棒グラフ 2次元座標へのプロット 基本 コンター 負のコンターの線種を指定する。 コンター間隔を指定する 等間隔でコンターをひく コンターラベルをつける コンターラベルをつける値を指定する。 塗りつぶしコンター（contourf） 塗りつぶしの上限・下限、未定義値の色を指定する 非等間隔の値に対してカラーマップを等間隔にする
matplotlib - memoring
memoring コンピュータを研究に使うための私的メモ。Python、Fortran、Ubuntu、etc... トップページページ一覧メンバー掲示板編集 matplotlib 最終更新： miyacdoor 2014年03月07日(金) 11:35:22履歴 Tweet 基本 インポート プロット 図を閉じる アクティブなオブジェクトの取得 カレントaxisを変更する。 GUIでの操作 インタラクティブモード 図の大きさ・配置・色 キャンバスのサイズ・解像度を設定する。 図の余白 背景を透明にする。 色の巡回パターンを指定する。 マルチプロット 複数の図を描く サイズの違う図を並べる AxesGrid toolkit マルチプロットをタイル状に配置する 凡例 凡例を表示 オプション 凡例の位置を自由に決める 凡例のフォントサイズを変える 凡例の表示順序を逆にする。 判例を複数列にしたと
matplotlibで２軸グラフと標準偏差付きのグラフを書く - xyz600の日記
研究で使用したので、自分用のメモで。ここらへんを参考にしてみた。 http://chick.g.hatena.ne.jp/allegro/20091010/p5 http://matplotlib.org/examples/api/fahrenheit_celcius_scales.html http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/errorbar_demo.html http://www.comp.tmu.ac.jp/shintani/japanese/openUniversity/node31.html http://w.livedoor.jp/met-python/d/matplotlib#content_5_14 個人的に軸やラベルのフォントサイズがどうにかしたかったので、試行錯誤してたらこんなんでうまく行った。 # -*- co
2012-12-31
縮小した図: 縮小しない図: fig.subplots_adjust(top=0.7) とし、図の上側に空きを作る。 #!/usr/bin/env python import random import matplotlib.pyplot as plt def plot(): xval = [random.normalvariate( 50,100) for i in range(10000)] yval = [random.normalvariate(-50,100) for i in range(10000)] fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.set_xlim([-400,400]) ax.set_ylim([-400,400]) ax.grid() ax.plot(xval,yval,linestyle="None"
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