seabornの細かい見た目調整をあきらめない - Qiita
はじめに seabornの洗練されたスタイルで作ったグラフはとてもきれいです。見た目だけでなく、列の多いデータの全体像を把握するのにも威力を発揮します1。特に適切に整形されたデータフレームを渡せばカテゴリの比較や全パラメータの相関を一瞥できる図が一瞬で作れる機能は、同等の図をmatplotlibで一から作る苦労を考えると驚愕に値します。データサイエンティストやkagglerに人気があるのも納得です。また、複雑なデータを扱っていないけど単に見た目の良いグラフを作りたいという人の要望にも簡単に答えてくれます。可視化のお作法的にも見た目的にもだいたい勝手にいい感じにしてくれる手軽さが売りのseabornですが、ときには自分で調整したくなるときもあります。matplotlibだと面倒な調整を手軽にやってくれるseabornらしいメソッドで解決できるならいいのですが、たまにseabornのベースであ
seabornでMatplotlibの見た目を良くする | note.nkmk.me
seabornはmatplotlibベースの統計データビジュアライゼーションライブラリ。 Seaborn is a Python visualization library based on matplotlib. seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.6.0 documentation statisticalと銘打っているだけあって、統計的なデータをプロットするための機能がたくさん用意されているが、普通の折れ線グラフの見た目を良くするためだけにも使える。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() sns.set_style("whitegrid", {'grid.linestyle': '--'})
Choosing color palettes — seaborn 0.13.0 documentation
Choosing color palettes# Seaborn makes it easy to use colors that are well-suited to the characteristics of your data and your visualization goals. This chapter discusses both the general principles that should guide your choices and the tools in seaborn that help you quickly find the best solution for a given application. General principles for using color in plots# Components of color# Because o
Controlling figure aesthetics — seaborn 0.13.0 documentation
Controlling figure aesthetics# Drawing attractive figures is important. When making figures for yourself, as you explore a dataset, it’s nice to have plots that are pleasant to look at. Visualizations are also central to communicating quantitative insights to an audience, and in that setting it’s even more necessary to have figures that catch the attention and draw a viewer in. Matplotlib is highl
【統計学】尤度って何？をグラフィカルに説明してみる。 - Qiita
統計学や機械学習をを勉強していると「尤度」という概念に出会います。まず読めないというコメントをいくつかいただきましたが、「尤度（ゆうど）」です。「尤もらしい（もっともらしい）」の「尤」ですね。犬 じゃありませんw 確率関数や確率密度関数を理解していれば数式的にはこの尤度を処理できると思うのですが、少し直感的な理解のためにグラフィカルに解説を試みたいと思います。 コードの全文はGithub( https://github.com/matsuken92/Qiita_Contents/blob/master/General/Likelihood.ipynb )にも置いてあります。 正規分布を例にとって 正規分布の確率密度関数は f(x)={1 \over \sqrt{2\pi\sigma^{2}}} \exp \left(-{1 \over 2}{(x-\mu)^2 \over \sigma^2
seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.13.1 documentation
Seaborn is a Python data visualization library based on matplotlib. It provides a high-level interface for drawing attractive and informative statistical graphics. For a brief introduction to the ideas behind the library, you can read the introductory notes or the paper. Visit the installation page to see how you can download the package and get started with it. You can browse the example gallery
Python でデータ可視化 - カッコいいヒートマップを描こう - Qiita
Pythonでのグラフ描画 Pythonチャートを描く場合の定番は「matplotlib」ですが、その見た目のやや野暮ったい感じと、 表記法のややこしさが指摘されています。 そこで、この記事ではMatplotlibの機能をより美しく、またより簡単に実現するためのラッパー的存在である、「Seaborn」の使い方を取り上げます。 Seabornについてと、初歩的な使い方については下記リンクをご覧ください。 ◆pythonで美しいグラフ描画 -seabornを使えばデータ分析と可視化が捗る その1 http://qiita.com/hik0107/items/3dc541158fceb3156ee0 seabornでは下記のように美しいヒートマップを描くことが出来ます （SeabornのTutorialサイトより抜粋） 見た目にもインパクトがあり、数字があまり得意でない人にもウケがよかったりする
Python でデータ可視化 - "Facet"で属性別グラフを一気に描く方法が便利すぎる - Qiita
Pythonでのグラフ描画 Pythonチャートを描く場合の定番は「matplotlib」ですが、その見た目のやや野暮ったい感じと、 表記法のややこしさが指摘されています。 そこで、この記事ではMatplotlibの機能をより美しく、またより簡単に実現するためのラッパー的存在である、「Seaborn」の使い方を取り上げます。 Seabornについてと、初歩的な使い方については下記リンクをご覧ください。 ◆pythonで美しいグラフ描画 -seabornを使えばデータ分析と可視化が捗る その1 http://qiita.com/hik0107/items/3dc541158fceb3156ee0 たくさんのグラフを一気に書く 本記事ではデータから属性の異なる複数のグラフを一気に描く方法について解説します。 例えば下記にようなイメージです。 『Walk』という属性ごとに x-step, y-p
簡単に美しいグラフ描画ができるPythonライブラリSeaborn入門 - MyEnigma
データビジュアライゼーションのデザインパターン20 - 混沌から意味を見つける可視化の理論と導入 -posted with カエレバ鈴木雅彦,鈴村嘉右 技術評論社 2015-05-08 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 PythonライブラリのSeabornとは? Seabornのインストール Seabornの特徴 スタイルの変更方法 matplotlibのグラフをSeabornのデフォルトスタイルに変更する Seabornのスタイルを変更する whitegrid dark white ticks 右と上のグラフの枠線を無くす グラフ描画機能 折れ線グラフ 棒グラフ 一次元分布データの描画(ヒストグラムや確率密度関数) ヒストグラム表示 二次元の分布データの描画 散布図のプロット データセットの相関分析 ヒートマップ Mac
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inward facing ticks? · Issue #238 · mwaskom/seaborn
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