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)
Pythonのデータ可視化ライブラリseabornのjointplot関数を使用して、2つの変数間の関係性を散布図とヒストグラムを組み合わせて可視化する方法を解説。基本的な使い方からカスタマイズオプションまで幅広く紹介しています。
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)
Pythonのデータ可視化ライブラリseabornを使用して、データの分布をヒストグラムとカーネル密度推定（KDE）プロットで表示する方法を解説します。distplotとkdeplot関数の基本的な使い方から応用例まで、実践的なコード例とともに紹介します。
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
Pythonのseabornライブラリを使用して箱ひげ図(boxplot)を作成し、カテゴリー別データの分布を視覚化する方法を解説。基本的な使い方からスタイルのカスタマイズ、複数変数の組み合わせまで実践的な例を紹介しています。
python [seaborn] 8. stripplotとswarmplotで各カテゴリーのデータを散布図で表示
Pythonのseabornライブラリにおけるstripplotとswarmplotの使い方を解説します。これらの関数を使って各カテゴリーのデータを散布図として視覚化し、分布の特徴を効果的に表現する方法を学びましょう。