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| programming:python:packages:seaborn [2018/03/06] – [折れ線] ikatakos | programming:python:packages:graph:seaborn [2018/03/12] – ↷ programming:python:packages:seaborn から programming:python:packages:graph:seaborn へページを移動しました。 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。 | + | ====特徴==== |
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| + | seabornも内部ではMatplotlibを使っている。ラップすることで、 | ||
| + | |||
| + | * グラフに適した統計値を計算 | ||
| + | * 複数の関連するグラフを組み合わせて表示 | ||
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| + | などを自動でしてくれるため、（統計上、各値が何を示すかの知識さえあれば）簡単にデータ概要を掴みやすくなっている。 | ||
| [[https:// | [[https:// | ||
| - | 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。 | + | ただし、エクセルで作れるような" |
| - | 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。 | + | |
| + | ====matplotlibの上位互換ではない==== | ||
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| + | 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。ちょっと整形したければ、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、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:// | [[https:// | ||
| + | |||
| + | 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^ | ||
| 行 46: | 行 59: | ||
| 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:// | [[https:// | ||
