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Pythonデータ分析 第３回勉強会資料 ８章
- 1. Python for DataAnalysis かわの まこと 可視化のお話
- 2. 可視化すごい 最終目標：d3.js(http://d3js.org/) • pythonにも結構ある - PyQwt,Veusz, gnuplot-py, bigglesなど • とはいえ，Webベースの可視化が流行り • けどmatplotlibのお話 2
- 3. Figures and Subplots plt.figure()でウィンドウを作成 •subplotで場所を作る 3 Argument Description nrows subplotの行数 ncols subplotの列数 sharex 全てのsubplotで同じx軸を使う sharey 全てのsubplotで同じy軸を使う subplot_kw subplotの名前をつける（たぶん） **fig_kw figureに名前をつける
- 4. Colors, Markers, andLine Styles plt.plot関数 • x配列とy配列で緑の点線描く - ax.plot(x, y, ‘g--‘)かax.plot(x, y, linestyle=‘--‘, color=‘g’) • 色はRGB値つかえる • マーカーもいろんなのがある 4
- 5. Ticks, Labels, andLagends pyplot: MATLABっぽいインターフェース • xlim: 引数があればその範囲で，なければよしなな範囲を描く • xticks • xticlabels 5
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- 7. Annotations and Drawingon a Subplot グラフに注釈つけたい • text: 文字の注釈 • arrow: 矢印を入れる • annotation: text + arrow 図形もかけちゃう 7
- 8. 保存 plt.savefig(‘figpath.svg’) • diskに保存しなくてもfile-likeなオブジェクトに保存もできる 8 Argument Description fnameファイルパスかfile-likeなオブジェクトを渡して，保存 dpi 解像度 facecolor, edge, color 図の外側の色．デフォルト白 format 拡張子を指定（png, pdf, svg, ps, eps） bbox_inches 図保存時の扱い．tightなら無駄なスペースを削除
- 9. matplotlibの設定 matplotlib/mpl-data/matplotlibrcに書くか， matplotlibrcに書くか，rc関数を使う • plt.rc(‘figure’, figsize=(10,10)) • font_option = {‘family’: ‘monospace’ ‘weight’: ‘bold’, ‘size’: ‘small’} • plt.rc(‘font’, **font_options) 9
- 10. Plotting Functions inpandas Series, DataFrameの構造が活きてくる 10 Argument Description label 凡例 ax 描くsubplot指定 style スタイル’k--‘とか alpha 透明度(0~1) kind line’, ‘bar’, ‘barh’, ‘kde’ logy y軸で対数化する use_index indexオブジェクトを目盛りにする rot 目盛の角度(0~360) xticks x軸の目盛 yticks y軸の目盛 xlim x軸の範囲 ylim y軸の範囲 grid 目盛格子を表示 Argument Description subplots 分割されたsubplotに描く sharex 同じx軸を使う sharey 同じy軸を使う figsize figureの大きさ title タイトル legend 凡例 sort_columns アルファベット順に列を描くか Series.plot()の引数 DataFrame.plot()固有な引数
- 11. 棒グラフ 縦棒: bar, 横棒:barh 曜日ごとのパーティ別の割合を表示 • tips.csvのヘッダsize->sizesにする（sizeは予約語っぽい） 11
- 12. ヒストグラムとDensity plot Density plot：連続的確率分布推定 • 正規分布→カーネル密度推定と呼ばれてたりする 12
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