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

4.17

 その他のリソース

333

も参照してください。数百種類の異なるプロットのサムネイルが表示され、それぞれがプロットを

生成するための

Python

コードを含むページにリンクされています。このようにして、さまざまな

プロットスタイルや可視化テクニックの視覚的な調査と学習ができます。

Matplotlib

に 関 す る 書 籍 と し て は、

Matplotlib

の 中 心 的 な 開 発 者 で あ る

Ben Root

に よ る

『

Interactive Applications Using Matplotlib

』（

http://bit.ly/2fSqswQ

）をお勧めします。

4.17.2

 その他の

Python

用グラフィックライブラリ

Matplotlib

は

Python

の可視化ライブラリとしては最も優れていますが、その他のより現代的な

ツールについても調べてみる価値があります。いくつかを簡単に紹介します。

●

Bokeh

（

http://bokeh.pydata.org

）は、

Python

のフロントエンドを持つ

JavaScript

可視化ライ

ブラリで、非常に大規模なデータやストリーミングデータセットを扱う対話的な可視化が行

えます。

Python

のフロントエンドは

JSON

データ構造を出力し、

Bokeh JS

エンジンで解釈が

可能です。

●

Plotly

（

http://plot.ly

）は

Plotly

社から名付けられたオープンソース製品であり、

Bokeh

の考え

方と似ています。

Plotly

はスタートアップ企 ...