seaborn

Pythonデータ分析の基礎

【Python】seabornでグラフのスタイルとカラーを操作する

Pythonの描画ライブラリseabornのグラフ描画について、スタイルの変更やカラーリングの設定をset_style()、despine()、set_context()などから見ていきます。カラーコードやラインスタイルも確認しましょう。
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matplotlibでグラフを描くためのラインスタイル、マーカー、カラーマップのリファレンス

matplotlibでグラフを描く時にラインスタイル、マーカー、カラーマップを指定しますが、どんな値を指定するのか覚えてはいません。公式ドキュメントを探すのにも手間がかかります。そこでここにリファレンス一覧としてリンクをまとめてみました。
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【Python】seabornで回帰モデルの表示 – Implot()

Pythonの描画ライブラリseabornの回帰モデルの表示を扱います。ここではseabornに組み込まれている回帰モデルのlmplot()関数を見ていきます。回帰分析については機械学習の分野でもっと詳細に扱おうと思っています。
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【Python】seabornでグラフのグリッド表示 – PairGrid, pairplot, FacetGrid, JointGrid

Pythonの描画ライブラリseabornのグリッド表示を扱います。データを特徴ごとに分けられたグラフ作成に役立ちます。ここではPairGrid()、pairplot()、FacetGrid()、JointGrid()を見ていきます。
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【Python】seabornでグラフのマトリックス表示 – heatmap, clutermap

Pythonの描画ライブラリseabornのグラフ表示について、heatmap()とclustermap()を使ってマトリックス表示をやっていきます。データを色分けされた行列として表示し、データ内のクラスターを表すことができます。
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【Python】seabornでカテゴリーの分類データを描画

Pythonのライブラリseabornを使って分類データを描画します。catplot()、boxplot()、violinplot()、stripplot()、swarmplot()、barplot()、countplot()を扱います。
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【Python】seabornの色々な分布図を扱う – distplot, jointplot, pairplot

Pythonのデータ視覚化ライブラリであるseabornに用意されているデータセットをload_dataset()を使って読み込んでグラフを描画してみました。distplot()、jointplot()、pairplot()を扱います。
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【Python】seabornの導入 – 簡単に美しいグラフ描写ができるライブラリ

ここでは、Pythonのデータ可視化ライブラリであるmatplotlibをベースにしたグラフ描画ライブラリのseabornの導入を扱います。seabornを使うとmatplotlibで描画したグラフを簡単に綺麗な表示にしてくれます。
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