Python Python基礎：リストのリスト
はじめに 今回も「Python基礎」です。リストは複数の要素を並べて管理したものです。リストの要素はリストでもよく、この場合階層を持つことになります。ただ数字が並んでいるだけだとわかりやすくかったリストが、階層を持つと一気にイメージしにくく...
2020-03
Python 
Python Python基礎：リストの並び替え
はじめに 今回も「Python基礎」です。僕自身の知識があやふやな部分を扱って、整理していきます。今回はリストの並び替えです。sort（）だっけ？sorted（）だっけ？元のリストは書き換わるのか？書き換わらないのか？とごっちゃになることは...
Python Python基礎：％演算子
はじめに 今回も前回に引き続き、「Python基礎」を扱います。今回は％演算子です。これは書式化演算子とも呼ばれます。変数に値を格納して、print文で表示するとき、文字列とどうやって組み合わせるか悩んだことはありませんか？（こんなところで...
Python Python初心者向け：演習問題（if文・リスト・辞書型）にチャレンジ
Python初心者の方向けに、演習問題を用意しました。この問題にチャレンジすることで、これまでに学んだことが問題を解決するのに役立つことを体感できます。また、これまで学んだリスト・辞書・if文を使って、1つの問題をいろんなコードで解決しましょう。
Python Python：相関関係の可視化
はじめに モデリングをする場合は、そもそもデータ同士の関係がないものをいくら集めてもうまくいかないことがあります。関係があるデータを選ぶときは相関係数を求めることで関係の強さがわかりますが、これを視覚的に確認することもできます。 サンプルデ...
Python Python：可視化（ヒストグラム）
はじめに ヒストグラムはデータの分布状況を可視化するときに使うグラフとなります。データを見るだけではなかなか把握しにくい、ばらつきを可視化することができます。ヒストグラムは横軸に階級、縦軸に度数をとり、各階級の度数を長方形の柱で表します。こ...
Python Python初心者向け：カテゴリごとに描画する方法を基本から解説
Python初心者の方向けにカテゴリごとに描画する方法を基本から解説します。データ分析の基本は比較と可視化です。グラフ同士を比較するのもとても重要です。今回はカテゴリ別のプロットを「比較」する方法を扱います。データから何かを読み取ろうとするときに大きな力を発揮します。
Python Python：可視化（折れ線グラフ）
はじめに 前回扱ったSeabornで「カテゴリごとに散布図を並べて描画」で、Seabornが簡単で便利であることが伝わったかと思います。今回も引き続き、Seabornで描画していきましょう。基本的なグラフである折れ線グラフを扱います。 サン...
Python Python：可視化（カテゴリごとに散布図を並べる）
はじめに 前回に引き続きseabornで描画をしていきます。今回は、カテゴリごとに散布図比較する際に、威力を発揮する方法をご紹介します。seabornを使うと明示的にサブプロットを作成しなくても、引数の設定をするだけで、簡単にカテゴリごとに...
Python Python初心者向け：seabornでのグラフ作成を基本から解説
Python初心者の方向けにseabornライブラリを使ったグラフの作成方法を基本から解説します。seabornはMatplotlibの機能をより美しく、より簡単に実現するためのラッパー的存在です。今回の記事を読むことで、seabornによる描画が一通りできるようになります。
Python Python：可視化（グラフに注釈をつける）
Python初心者の方向けにグラフにテキストで説明を加える方法を基本から解説します。タイトルや軸ラベルだけではなく、グラフ上に補足を加えるとより分かりやすいことがありますね。今回は単純にテキストを表示する方法と、矢印で説明箇所を指し示す方法の２つをご紹介します。
Python Python初心者向け：グラフに線を加える方法を基本から解説
Python初心者の方向けにグラフに水平線・垂直線を入れる方法を基本から解説します。このような線を加えることで、グラフを見る人の注意を惹きつけて理解しやすくすることができるます。基準となる値などを水平線・垂直線で表してよりわかりやすいグラフを作成しましょう。
Python Python初心者向け：グラフに第2軸を設定する方法を基本から解説
Python初心者の方向けに、グラフに第2軸を設定する方法を基本から解説します。一つのグラフ領域に２つのプロットするケースでは、第２軸を設定したくなることがありますよね。プロットの種類が違う場合やデータのスケールが大きく異なる場合は、軸をわけるとみやすくなります。
Python Python：可視化（plt.subplots）
はじめに これまではAxesオブジェクトを作るときに、Figureオブジェクトを生成したあと、Axesオブジェクトを追加してplot（）メソッドで描画する、という流れでグラフを生成してきました。これに対して、はじめからFigureオブジェク...
Python Python：可視化（サブプロットの調整）
はじめに 前回はサブプロットを扱いました。図（Figure）よりも小さいサブプロットという単位でグラフを描画する領域を操作します。サブプロットは、図を分割するレイアウトを行数、列数で指定して、そのレイアウトの中で対象とする位置を指定するので...
Python Python：可視化（グラフオブジェクトによる操作時の各種設定）
はじめに 前回、グラフオブジェクトによる操作で描画する方法を扱いました。グラフオブジェクトによる操作で描画するには、操作対象とするオブジェクトを明示的に指定すればよいのでした。但し、違いはこれだけではありません。これまで扱ってきた、「グラブ...
Python Python：可視化（グラフオブジェクトによる操作）
はじめに これまでおこなってきたようなplot関数によるグラフの描画やsubplot関数は、グラフの土台になるオブジェクトやグラフ要素のオブジェクトを内部的に生成します。そのため、オブジェクトの操作を気にすることなくグラフの描画をおこなうこ...