可視化

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Python初学者向け:正規表現を利用した文字列の置換を基本から解説

今回は正規表現を用いた文字列の置換について基本から解説します。自分の理解もあいまいだったので、一度、基本的なことを整理してみようと思います。具体例を用いて試しながら解説するので、記事を読み終えると、正規表現を使った文字列の置換の仕方がわかり自らコードを書くことができるようになります。
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Python初学者向け:seabornのstyle設定の基本を解説

はじめに 今回はseabornのstyle設定の基本を解説します。seabornで設定することができるstyleをいくつかピックアップして設定方法をご紹介します。基本的によく使うもの以外は覚える必要がないので、こんなこと...
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Python初学者向け:seabornでHeatmapを描画する方法を基本から解説

今回はHeatmapの描画について基本から解説します。Heatmapは表の各値の大きさによって色分けして描画したものです。視覚的に値の大小や傾向を把握することができます。相関表や混同行列、ピボットテーブルでの集計結果などをヒートマップで表示すると、解釈しやすくなります。
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Python初学者向け:seabornのカテゴリ変数に関するプロットをまとめて紹介

今回はseabornのカテゴリ変数に関するプロットをまとめて紹介します。既に紹介したものを含めてまとめて整理しましょう。普段見慣れないプロットもありますが、カテゴリ変数を可視化するうえで非常に便利です。seabornでは簡単に描画できるので是非身につけましょう。
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Python初学者向け:seabornで変数間の相関を視覚的に捉える方法を基本から解説

相関係数などで変数間の関係を把握する方法もありますが、まずは可視化するのも有効な方法です。 今回はseabornを使って変数間の関係を視覚的に捉える方法をご紹介します。2変数間の関係をとらえるjointplotと各変数間の関係をとらえるpairplotを基本から解説します。
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Python初学者向け:seabornによる描画を基本から解説(ヒストグラム編)

数回にわたってseabornによる可視化を基本から解説します。今回はヒストグラムを扱います。既にmatplotlibで描画する方法を紹介していますが、seabornによる実装も確認しておきましょう。seabornはmatplotlibのラッパーライブラリで簡単な手順できれいな描画をすることができます。
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Python初学者向け:箱ひげ図を基本から解説

今回は箱ひげ図を取り扱います。これはデータのばらつきを見る際につかいます。前回、ヒストグラムを扱いましたが、箱ひげ図では複数のデータのばらつきを比較することができるので、こちらも是非押さえておきましょう。matplotlibで簡単に描くことができます。
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Python初学者向け:ヒストグラムと棒グラフを基本から解説

今回は分布を可視化する方法として、ヒストグラムと棒グラフの基本を解説します。データを手にしたらまずは各変数の基本統計量や分布を確認するとよいでしょう。分布の確認は可視化するのがいちばんわかりやすいです。さっそく見ていきましょう。
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Python初学者向け:複数のグラフを並べて描く方法を基本から解説

今回は複数のグラフを並べて描く方法を基本から解説します。グラフを重ねて描くこともありますが、並べて比較したいときもありますね。いくつかのやり方があるうえに、使用するメソッド名も似ているので混乱することもあると思います。今回はこれらを整理しましょう。
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Python初学者向け:散布図の描画を基本から解説

今回はmatplotlibで散布図を描く方法を基本から解説します。引数は必要な時に「Shift + Tab」でdocstringをみて確認すればよいので、全部覚える必要はありません。基本的な使い方と、どんなことができるかを抑えておけばよいでしょう。さっそく始めましょう。
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Python初学者向け:groupbyの処理結果を描画する方法を解説

今回はgroupbyでデータをグループ分けして処理した結果を描画してみましょう。データの概要を把握するときには、グループごとの特徴を把握するために集計しますよね。これを比較するときにただ値を見るだけでなく、可視化するとよりわかりやすくなります。
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Python初学者向け:matplotlibによる可視化を基本から解説

データの可視化を基本から解説していきます。まずはデータの可視化ライブラリmatplotlibの使い方からみていきます。今回は第一回目なので一番ベーシックな折れ線グラフの書き方から始めることにしましょう。
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GoogleAnalyticsのデータをスプレッドシートに連携して取得する方法を基本から解説

今回はGoogle Analyticsから複数のレポートを取得している方向けに、スプレッドシートのアドオンを使って自動でデータを取得する方法を基本から解説します。スプレッドシート上にデータを自動更新させることもできます。設定にはいくつかのステップがあるので、順に説明していきましょう。
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初学者向け:Pythonで正規性の検定する方法を基本から解説

今回はPythonで「正規性の検定」する方法を基本から解説していきます。検定自体は1行のコードで済みますが、Q-Qプロットなどで視覚的に確認することも重要です。今回はQ-Qプロットとその描き方を解説して、その次に「シャピロ-ウィルクの検定」で正規性を検定する方法を扱います。
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統計学:初学者向けにPythonによる確率分布の取り扱いを基本から解説

今回は確率分布を扱います。確率変数、確率分布の順に解説し、最後にPythonによる実装をおこないます。この投稿を最後まで読むと確率分布とは何かがわかり、実際にPythonでコードをかけるようになります。
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統計学:分布の描画方法を初学者向けに基本から解説します

統計学を学んだことがない方を対象に基本から解説しています。今回はデータを入手したらまず最初におこなう「分布」の確認についてです。分布を確認するにあたり、連続変数の場合とカテゴリ変数の場合に分けて、Pythonによる可視化の方法を基本から解説します。
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Python基礎:決定木の解釈

はじめに これまでも何回か扱ってきた決定木ですが、今回は決定木を可視化して解釈する部分を解説します。決定木分析を使うのは、結果の説明を求められるときが多いかと思います。そこで、可視化した結果をどのように解釈して説明すればよいのか、を考...
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Python初心者向け:グラフを並べて比較する方法を基本から解説

Python初心者の方向けに複数のグラフを並べて比較する方法を基本から解説します。グラフを描くことでよりデータを理解しやすくなります。さらにグラフ同士を並べて比較することで見えてくるものもあります。複数のグラフをつぎつぎと描いて、それを比較する方法を学びましょう。
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Python初心者向け:ピボットテーブルの詳細を基本から解説

Python初心者の方向けに、ピボットテーブルの使い方の詳細を基本から解説します。まずは基本的な使い方をおさらいしてから、クロス集計時に適用する関数の変更や、項目ごとに変更する方法をお伝えします。これを読むことで、ピボットテーブルが使いこなせるようになります。
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Python初心者向け:add_subplot/subplot/subplotsの違いを整理

Python初心者の方向けに、matplotlibで描画する時のメソッドであるadd_subplot( ), subplot( ), subplots( )について整理しましょう。これらは名称も似ていることから混乱しやすいですが、意味が分かれば大丈夫です。
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