Pythonのデータ可視化ライブラリとして最も基本的かつ強力なツールである「matplotlib」。このライブラリを使いこなせるようになれば、データ分析の世界がグッと広がります。本記事では、プログラミング初心者でも15分で美しいグラフを作成できるよう ...

pandas.plot()だけでもさまざまなグラフを作成できる便利なメソッドである。しかし、細かい調整を行いたい時は、matplotlib.pyplotで調整するのが簡単である。今回は、単一のグラフの調整について覚書として記録しておく。（複数のグラフを扱う axes操作は ...

It is possible to set a logarithmic scale for one or both axes. This functionality is in fact only one application of a more general transformation system in Matplotlib. Each of the axes' scales are ...

In my last few articles, I looked at several different Python modules that are useful for doing computations. But, what tools are available to help you analyze the results from those computations?

Python allows free creation of plots, unlike expensive, stagnant graphing calculators. Import NumPy and Matplotlib for basic linear and polynomial plots in Python. Seaborn lets you make statistical ...