2018.10.31スポンサーリンクPythonを使ってデータの可視化をするライブラリとしてMatplotlibを使ってきました。そこでも少し触れましたが、seabornを使えばもっと綺麗なグラフを描画することができます。seabornは、Pythonのデータ可視化ライブラリであるmatplotlibをベースにしたグラフ描画ライブラリです。公式ドキュメントのgalleryを見ればわかりますが、matplotlibのグラフと違ってとても綺麗で見やすいものになっていることがわかります。documentationseaborn.pydata.orgこのseabornを使ってmatplotlibのグラフをもっと美しい形で描画する方法を扱って行きましょう。ここではseaborの導入と簡単は表示によるmatplotlibとの違いを見ていきましょう。最後にスポンサーリンクseabornのインストールライブラリを導入するには、これまでと同様にPythonを利用している環境の中に、seabornライブラリをインストールする必要があります。ターミナルを起動して、condaやpipを使って次のコマンドでインストールしましょう。seabornAnacondaを利用している環境であれば、すでにseabornはインストールされているのではないかと思います。Navigatorからインストールしてください。このあたりはもう特に難しいことでは無いですね。スポンサーリンクseabornをインポートする他のライブラリ同様にseabornを利用するにはインポートする必要があります。インポートには、次のように、seabornをsnsとしてインポートするのが一般的のようです。snsただし、通常はデータを処理してグラフは描画するので、次のように他のライブラリを必要に応じて一緒にインポートして使います。合わせて記述しています。スポンサーリンクseabornのグラフ、Matplotlibとどう違う?seabornを使うとmatplotlibよりも綺麗なグラフが描けるということですが、ではどれくらいの違いがあるのでしょうか。簡単なグラフを例にして、ここでちょっと確認してみましょう。別の投稿で利用したscatter()を使った次のコードを利用してみます。alpha=0.7)plt.show()x、y共にランダムのデータを発生させて、色もランダム、プロットするサイズもランダム、透明度を0.7にした分布図となっています。表示するとこうなります。同じデータとコードに、seabornをインポートして、メソッドを追記してみます。#seabornのset()メソッドを追記plt.show()コードの違いはインポート文とsns.set()をを加えただけです。これを描画してみるとこうなります。?グラフの表示にグリッドが入ってデータとして見やすい表示になっているのがわかります。(データがランダムなのでここでは全く同じデータ表示にはなりません)このようにmatplotlibをすでに理解しているのであれば、seabornをインポートして、seabornのコードを1行追記するだけで、簡単にグラフを綺麗なものにしてくれます。スポンサーリンク最後にここでは、Pythonのデータ可視化ライブラリであるmatplotlibをベースにしたグラフ描画ライブラリのseabornについて、導入部分を見て来ました。seabornを使うとmatplotlibで描画したグラフを簡単に綺麗なものにしてしてくれて、データの読み取りやすさが理解できたと思います。どんなグラフの描画ができるかは、公式ドキュメントなどを見てみましょう。以後の投稿では、このseabornの使い方を具体的に見ていこうと思います。HSVPythonとOpenCVで画像ファイルを読み込むとBGRとして読み込まれます。これをRGBに変換するすることはすでに見ましたが、ここではHLS、HSVというRGBよりも新しい考え方のカラーモデルに変換する方法を見ていくことにします。JointGridPythonの描画ライブラリseabornのグリッド表示を扱います。データを特徴ごとに分けられたグラフ作成に役立ちます。ここではPairGrid()、pairplot()、FacetGrid()、JointGrid()を見ていきます。pairplotPythonのデータ視覚化ライブラリであるseabornに用意されているデータセットをload_dataset()を使って読み込んでグラフを描画してみました。distplot()、jointplot()、pairplot()を扱います。fillna()Pythonの拡張モジュールPandasを使って、欠損値を処理する操作を行ないます。データの欠落部分をデータ全体から削除するメソットdropna()、欠損値の代わりに値を置き換えるfillna()メソッドの操作を見ていきましょう。2018.10.21NumPy【Python】NumPy配列のインデックスと値の指定選択Python拡張モジュールのNumPyを使って配列(array)のインデックス操作を学びます。配列はインデックスを指定して、配列の値を取り出したり、配列をスライスすることができます。スライスとcopy()と元の配列との関係も理解しましょう。2018.10.15NumPy【Python】NumPyの基本的な使い方の速習Pythonで数値計算を効率的に行うための拡張モジュールがNumPyです。ここではNumPyの基本的な使い方である配列の作り方とその演算や操作の方法をみていきます。別のところでNumPyをしっかりと扱います。notebookの基本的な使い方。notebookの基本的な使い方。f-stringsスポンサーリンクタイトルとURLをコピーしました。