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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4

章 

Matplotlib

による可視化

図4-66　plt.GridSpecを使用した多次元分布の可視化

余白に分布を描くこのタイプのプロットはよく使用されるため、

Seaborn

ライブラリに専用の

API

があります。詳細は、「4.16 Seaborn による可視化」を参照してください。

4.11

 テキストと注釈

優れた可視化では、図がストーリーを持ち、読み手を誘導します。こうしたストーリーはテキス

トを追加することなく視覚だけで伝えることも可能ですが、場合によってはちょっとしたテキスト

やラベルなどの手がかりが必要です。おそらく、最も基本的な注釈は軸ラベルとタイトルですが、

それ以外にもさまざまなオプションがあります。いくつかのデータを可視化し注釈を付けて、興味

深い情報を伝える方法を見てみましょう。まず、使用するモジュールをインポートして、

Jupyter

notebook

の設定を行います。

In[1]: %matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib as mpl

plt.style.use('seaborn-whitegrid')

import numpy as np

import pandas as pd

4.11.1

 事例：米国出生率における休日の影響

「3.10.4 事例：出生率データ」では、

1

年間の平均出生数をグラフにしました。既に述べたように、

この データは

https://raw.githubusercon ...