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[seaborn] 12. データの分布をヒストグラムとKDEプロットで表示(distplot, kdeplot)

簡単かつ簡潔にデータを可視化できるライブラリであるseabornを用いて、データのヒストグラムとそのカーネル密度推定グラフを表示する方法について説明する。
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[matplotlib] 64. 軸ラベルを2段にして重ならなようにする方法

軸ラベルが多い場合に、視認性を保ったままコンパクトに表示する方法を解説します。matplotlib で軸ラベルを2段に分けることで、ラベル同士が重なることなく、読みやすいグラフを作成する技術を紹介しています。
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[seaborn] 11. 棒グラフと折れ線グラフでカテゴリー内のデータの分布を表示(barplot, countplot, pointplot)

Seabornを使用して、カテゴリーデータの分布を視覚化する方法を解説。barplot、countplot、pointplotの使い方と活用例を紹介し、データ分析における効果的な可視化テクニックを学べます。
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[seaborn] 10. violinplotを使ってカテゴリデータの分布を可視化する方法

Pythonのseabornライブラリのviolinplot機能を使用して、カテゴリごとのデータ分布を視覚化する方法を解説。複数グループ間の分布比較やカスタマイズ方法など、実践的な使い方を紹介します。
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[seaborn] 9. boxplotで各カテゴリーにおけるデータの分布を表示

簡単かつ簡潔にデータを可視化できるseabornを使って、各カテゴリー内のデータの分布を箱ひげ図(boxplot)で表示する方法について説明する。
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[seaborn] 8. stripplotとswarmplotで各カテゴリーのデータを散布図で表示

簡単かつ簡潔にデータを可視化できるライブラリであるseabornのstripplotとswarmplotを用いて、各カテゴリーのデータをそれぞれ散布図で表示する方法について説明する。
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[seaborn] 7. relplotのcol, rowを使って多変数なグラフを表示する

簡単かつ簡潔にデータを可視化できるライブラリであるseabornのrelplotでcolとrowを使って多変数な散布図を表示する方法について説明する。
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[seaborn] 6. 時系列データをlineplotの線グラフで表示する

簡単かつ簡潔にデータを可視化できるライブラリであるseabornを用いて、時系列データの線グラフをlineplotで表示する方法について説明する。