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今回は2変数間の関係性を表す共分散と相関係数をPythonで計算する方法を紹介します。 【)とは】 2変数の関係性を表す指標です。 共分散が大きいと、2変数間に関係性があることを示し、 共分散が0に近いと、2変数間に関係性がないことを示します。 共分散が...

今回は、統計学の基本である範囲、四分位数、分散、標準偏差を Pythonで求める方法を紹介します。 【散布度とは】 データの散らばりを示す指標のことです。 平均値だけではみえてこないデータの散らばりを測定することで、 データの特性を知ることができま...

今回はデータ分析の分野で頻出するSciPyについて紹介します。 【SciPy(サイパイ)とは】 SciPyは、科学技術計算を行うためのPythonのライブラリです。 最適化、線形代数、微分積分、統計学などの様々な分野で使用されます。 NumPyなど他のライブラリと合わ...

今回は、seabornで基本的なheatmapを作成する方法からカスタマイズする方法までを紹介します。 【heatmap(ヒートマップ)とは】 ヒートマップとはデータを色や濃淡の変化で視覚的に表現するグラフです。 地図上で温度を表現する際に使用されることが多いで...

今回はseabornで以下グラフを描画する方法を紹介します。 barplot: 棒グラフ boxplot: 箱ひげ図 violinplot: バイオリン図 バイオリン図は聞き馴染みないと思います。 分布の形状を把握するのに便利なので、以降で説明していきます。 【使用するデータ】 ...

今回は、pairplotの基本的な使い方から、カスタマイズ方法までを紹介し、Pythonコードの例を交えながら説明します。 【pairplotの使い方】 pairplotはデータをペアごとに散布図で出力し、データの相関関係を一目で把握できます。 基本的な使い方は以下の通...

今回は、seabornでヒストグラムを作成する方法を紹介します。 【ヒストグラムの描画】 seabornを使用すれば、ヒストグラムを簡単に作成できます。 今回は、ヒストグラムを作成する方法を2つ紹介します。 histplot distplot 詳細はseaborn公式ページ参照 今...

今回は、データ分析でかかせないseabornライブラリについて紹介します。 【seabornとは】 Pythonのデータ可視化ライブラリの1つです。 matplotlibをベースに作られており、matplotlibより見やすいデザインになっています。 seabornは、データ分析の分野で...

今回はグラブの目盛りを変更する方法を紹介します。 【目盛りとは】 グラフにおける目盛りは、データの数値や範囲を表す役割があります。 データの可視化には欠かせません。 目盛りをさまざまな観点から変更する方法を紹介していきます。 【目盛りの位置を...

今回は、散布図などで使用するマーカーを表示および変更する方法を紹介します。 【マーカー(marker)とは】 マーカーは、データをプロットするときの記号です。 matplotlibではマーカーの以下の点を変更できます。 形 marker 色 markerfacecolor サイズ mar...