可視化

今回は折れ線グラフの描き方を基本から解説します。折れ線グラフはデータがどのように変化していくかを確認する際に使う最も基本的なグラフです。時系列データの変化を見るときには、必ず描くことになるでしょう。データの推移をみるときに、まず折れ線グラフを描く、ということが当たり前にできるようになりましょう。

今回は散布図の描き方を基本から解説します。これまで１つの変数に着目してデータの分布をみる方法を扱ってきましたが、変数間の関係性を見ることも非常に重要です。この「変数間の関係性」を視覚的に捉えることができるのが散布図です。散布図を使えば、変数間に相関があるかどうか、またその強さや方向を一目でわかるようになります。今回は、Pythonで散布図を描き方を紹介します。

▶ 初学者向けにPythonを使ったデータ分析に役立つ記事を書いていますはじめに今回は棒グラフについて基本から解説します。棒グラフは棒の高さで大小を表したグラフです。質的データの値ごとに量的データを比較したり、質的データの数を比較する際に使...

今回は箱ひげ図について基本から解説します。前回のヒストグラムと同様、量的データの分布や傾向を視覚的に表現するグラフの一つです。ヒストグラムと比較して複数のデータと比較しやすいというメリットがあります。そのため、「複数の量的データの分布や傾向をみるとき」あるいは「１つの量的データを質的データの値ごとに分布や傾向をみるとき」に力を発揮します。一方で、大まかな分布や傾向を見ることはできますが、細かな分布を把握することはできない点には注意しましょう。

今回はヒストグラムの描き方を基本から解説します。ヒストグラムは量的データの分布や傾向を視覚的に表現するグラフの一種です。データの範囲や偏り、山や谷などの特徴を一目で把握することができます。また、異常値や外れ値を検出するのにも役立ちます。データを分析の初期段階である「データの理解」の工程で確認する癖をつけましょう。

今回はmatplotlibを使って円グラフを描く方法を基本から解説します。構文上は任意であっても、円グラフは、いくつかの引数は必須で設定しないと見にくかったり、わかりにくかったりしますよね。円グラフを描くときによく使う引数とともに描き方を紹介していきます。