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| programming:python:packages:seaborn [2018/03/06] – ikatakos | programming:python:packages:seaborn [2018/03/06] – [seaborn] 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、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。 | + | ====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、 | ||
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| + | * 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 | ||
| + | |||
| + | 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。 | + | ただし、エクセルで作れるような" |
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| + | ====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。 | 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。 | ||
