python [seaborn] 14. pairplotで複数変数の関係性を視覚化する方法
seabornのpairplot機能を使用して複数の数値変数間の関係性を視覚化する方法を解説。散布図と分布図を同時に表示することで、データセット全体の傾向やパターンを効率的に分析できます。
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python [seaborn] 13. 2つのデータの関係性を2次元プロットで表示(jointplot)
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、２つのデータの関係性を2D plotで表示する方法について説明する。
python [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。
matplotlib [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。
python [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。
python [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。
python [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。
python [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。