May 2018
Intermediate to advanced
556 pages
13h 21m
Japanese
book
Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習
by Jake VanderPlas, 菊池 彰
Content preview from Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習
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220
4
章
Matplotlib
による可視化
を駆動するための新しいパッケージも開発されています。例えば、
Seaborn
（「4.16 Seaborn に
よる可視化」で紹介します）、
ggplot
（
http://yhat.github.io/ggplot
）、
HoloViews
（
http://holoviews.
org
）、
Altair
（
http://altair-viz.github.io
）などです。さらには
pandas
自体を
Matplotlib
の
API
のラッ
パーとしても使用できます。これらのラッパーを使用した場合でも、最終的な出力を調整するため
には、
Matplotlib
の構文を熟知しておく必要がしばしばあります。この理由から、
Matplotlib API
を
直接使用する機会は新しいツールを使えば徐々に減っていくことになりますが、データ可視化ツー
ルの中心として残り続けるでしょう。
4.1
Matplotlib
の基礎知識
Matplotlib
で可視化
の詳細を説明する前に、パッケージを使用する方法について知っておくべき
事項がいくつかあります。
4.1.1
matplotlib
のインポート
NumPy
を
np
として、
pandas
を
pd
としてインポートするように、
Matplotlib
も標準的なインポー
ト方法が存在します。
In[1]: import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
この章で何度も登場するように、
plt
は最も頻繁に使用するインターフェースです。 ...