グラフによる可視化は、データ分析の第一歩です。Pythonでグラフ作成に用いる定番のライブラリが「Matplotlib」です。様々な種類のグラフが作成でき、表示する色をはじめ、各種書式も設定できます。

（1）ヒストグラムをきれいに描く 前回の続きです。ヒストグラムは最終回です。 今回は、前回の最後に作成したパレート図に、頻度を打ち込む方法をアーカイブします。案外、この方法は調べても出てこなかったりするので、便利では？と思います。Excelだと簡単にできるのに、Pythonだと若干 ...

さて前回は、提供割合「1％」のガチャを何回くらい回せば目的のキャラが手に入るかを、確率とシミュレーションを使って考えました。今回はmatplotlibを紹介しつつ、前回の結果をグラフ化してみましょう。

Pythonで統計解析をやり始めましたので、その備忘録としてアーカイブします。 自分用コピペライブラリーのつもりですが、誰かの参考になれば幸いです。

Excel上でPythonを用いたコード入力やグラフ化、解析を可能とするPython in Excelの利用ユーザー範囲が3月のアップデートで広がったことを公式ブログ ...

(2)「pandas」や「Matplotlib」といったPythonライブラリを用いてデータを加工・可視化する方法が身につく。 (3)売上の可視化や、顧客データをもとにした傾向分析など、実務レベルでのデータ分析のノウハウが身につく。

This script loads a color image, separates its BGR channels, and applies histogram equalization to each channel independently. It saves the resulting image and the histograms for each channel before ...

Data Visualization with Matplotlib This project demonstrates various data visualization techniques using Matplotlib in Python. It focuses on exploring and analyzing a dataset containing monthly sales ...