matplotlib [matplotlib] 3. データポイントを視覚的に明確に示すマーカー設定のポイント
サイズ、色などの設定方法を解説します。マーカーはデータポイントを視覚的に表現し、グラフの可読性を高める重要な要素です。複数のデータセットを区別するためのマーカー設定の組み合わせ方も紹介しています。
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matplotlib [matplotlib] 2. ショートコードによるplotの色と線種の設定
matplotlibのショートコードを使った線種・色・マーカーの設定方法を解説します。基本的な使い方から応用例まで、グラフの視覚的な表現を簡単に変更する方法を紹介。実践的なPythonコード例付きで初心者にも分かりやすく説明しています。
matplotlib [matplotlib] 1. plotの見た目を変えるスタイルの設定
Pythonのmatplotlibライブラリでグラフの見た目を変更するスタイル設定について解説。デフォルトスタイルの変更方法、カスタムスタイルの適用、色やフォントの調整など、データ可視化をより効果的に行うためのテクニックを紹介します。
matplotlib [pandas] 16. 中央値のインデックスを求める
pandasライブラリを使用してデータフレームの中央値に対応するインデックスを効率的に求める方法を解説します。実践的なコード例と応用パターンを含み、データ分析で役立つテクニックを紹介します。
matplotlib [matplotlib] 5. 軸の一部を省略したグラフ(broken axis graph)
matplotlibを使用して軸の一部を省略したグラフ（broken axis graph）を作成する方法を解説します。データの特定範囲を省略することで、異なるスケールのデータを効果的に表示する技術を学べます。視覚的に分かりやすいグラフ表現に役立ちます。
matplotlib [matplotlib] 4. 犬(dog)
matplotlibのpatchesモジュールを使って犬の図形を描画する方法を解説。Pythonで簡単に実装できる犬の図形描画のコード例とカスタマイズ方法を紹介します。データビジュアライゼーションを学ぶ初心者にも役立つ内容です。
matplotlib [matplotlib animation] 14. 外サイクロイド(epicycloid)
matplotlibのFuncAnimationを使用して外サイクロイド（epicycloid）のアニメーションを作成する方法を紹介。Pythonでの実装方法からパラメータの調整まで、数学的な曲線を視覚的に表現する技術を解説します。
matplotlib [matplotlib] 3. 画像マーカープロットを使った効果的なデータ可視化
matplotlibを使用して画像をマーカーとしてプロットする方法を解説。通常のデータ可視化に画像アイコンを取り入れることで、より視覚的にインパクトのあるグラフを作成。地図上の位置表示や気象データなど実用例も紹介。