Python for Data Analysisかわの まこと

可視化のお話

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

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Figures and Subplotsplt.figure()でウィンドウを作成

• subplotで場所を作る

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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

Colors, Markers, and Line Stylesplt.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

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Ticks, Labels, and Lagendspyplot: 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

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凡例の追加引数labelを追加するのが一番簡単

• legend(loc=‘best’)ってやるとよしなに配置してくれる

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Annotations and Drawing on 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

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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

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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

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)

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Plotting Functions in pandasSeries, DataFrameの構造が活きてくる

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Argument Descriptionlabel 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

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）

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ヒストグラムとDensity plotDensity 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

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散布図

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ハイチの地震分析2010年に起きたハイチでの地震災害と影響• 出来事名，出来事の日付，場所，説明，カテゴリ，緯度，経度，改善，確認，

• その前にBasemapをインストール

• ここ見よう

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