[[seaborn]]

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programming:python:packages:seaborn [2018/03/06] – [折れ線] ikatakosprogramming:python:packages:seaborn [2018/03/06] ikatakos
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 seabornは、少ない設定項目で統計的にわかりやすいグラフがすぐ描ける。また、デフォルト色がパステル系でオシャレという評価が多い。 seabornは、少ない設定項目で統計的にわかりやすいグラフがすぐ描ける。また、デフォルト色がパステル系でオシャレという評価が多い。
  
-seabornも内部ではMatplotlibを使っている。ラップすることで使いやすく必要なら統計値を計算し、複数のグラフを自動的に組み合わせている。+seabornも内部ではMatplotlibを使っている。ラップすることで、グラフ毎に適した統計値を自動計算し、複数のグラフを組み合わせて表示してくれるため、(統計上この値が何を示すかの知識さえあれば)少ない設定項目でデータ概要を掴みやすくなっている。
 [[https://seaborn.pydata.org/examples/index.html|Example gallery]]を見れば、大体できあがるグラフの雰囲気は掴めるだろう。 [[https://seaborn.pydata.org/examples/index.html|Example gallery]]を見れば、大体できあがるグラフの雰囲気は掴めるだろう。
  
-ただ、使いやすくしたとはいえ、やはりグラフは設定項目が多い。ちょっと形を変えたければ、結局、matplotlibやseabornのAPIを調べなければいけない。 +ただ、使いやすくしたとはいえ、やはりグラフは設定項目が多い。ちょっとたければ、結局、matplotlibやseabornのAPIを調べなければいけない。 
-最初からmatplotlibだけで書けばmatplotlibだけの知識で良いが、seabornを使うと両方について調べないといけないので、一長一短という所。+最初からmatplotlibだけで書けばmatplotlibだけの知識で良いが、seabornを使うと両方について調べないといけないので、時間がかかる。その点は一長一短という所。
  
 =====ヒストグラム===== =====ヒストグラム=====
  
 [[https://seaborn.pydata.org/examples/distplot_options.html|Distribution plot options — seaborn 0.8.1 documentation]] [[https://seaborn.pydata.org/examples/distplot_options.html|Distribution plot options — seaborn 0.8.1 documentation]]
 +
 +引数表は一部抜粋(以下同)
  
 ^引数^型^初期値^説明^ ^引数^型^初期値^説明^
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 しかしその際、凡例を出すと、一方の凡例しか表示されない。 しかしその際、凡例を出すと、一方の凡例しか表示されない。
-凡例はax内の要素に紐付くもので、別々に扱われるからのようだ。axから凡例情報を取得し、結合しないといけない。+凡例はax内の要素に紐付くもので、1軸目と2軸目は別々に扱われるからのようだ。axから凡例情報を取得し、結合しないといけない。
  
 [[https://qiita.com/supersaiakujin/items/e2ee4019adefce08e381|[python]matplotlibで左右に2つの軸があるグラフを書く方法 - Qiita]] [[https://qiita.com/supersaiakujin/items/e2ee4019adefce08e381|[python]matplotlibで左右に2つの軸があるグラフを書く方法 - Qiita]]
programming/python/packages/graph/seaborn.txt · 最終更新: 2018/03/15 by ikatakos
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