本記事では、国土地理院の無料のAPIを利用して、指定した地域名の緯度と経度を取得する雛形コードを載せました。そして、ライブラリ「folium」を利用して、下図のように抽出した緯度と経度を中心座標として矩形を描く雛形コードを載せました。 国土地理院のA…

本記事では、下図のようなスプライン曲線を作成する雛形コードを載せました。 上図左のスプライン曲線の作成コード部分には、https://teratail.com/questions/279780#reply-398529 を引用しています。本プログラムでは、上図右のようにスプライン曲線上に任…

本記事では、Google Earth Engine（GEE）を用いて、下図のような衛星画像と 正規化植生指標（NDVI, Normalized Difference Vegetation Index）を取得する雛形コードを載せました。 下図は鳥取砂丘の周辺の地区について、2023年の4月,8月,12月の衛星画像とNDV…

Google Earth Engine（GEE）は、地球の様子を衛星画像によって可視化、分析できる地理空間分析のプラットフォームです。クラウドベースでデータを取得します。 本記事では、指定した区域を描く雛形コードを載せました。下図例では滋賀県の市町村の境界を色分…

本記事では、下図のように地図を描く雛形コードを載せました。 日本地図のデータは下記リンク先にある「全国」より取得できます。都道府県の地図データは「全国」から抽出することができますし、個別に「都道府県名」より取得することもできます。 nlftp.mli…

本記事では、下図のように複数のグラフを1枚の画像にして保存する雛形コードを載せました。グラフ配置の列数は任意の数に指定できます。 例えば、下図は4列にした場合です。 そして、下図は3列に指定した場合の例です。 ■本プログラム import os import math…

本記事では、下図左のような３列のデータから、下図右のような等高線図を作成する雛形コードを載せました。 ■本プログラム import pandas as pd import numpy as np from scipy.interpolate import griddata import matplotlib.pyplot as plt import japaniz…

本記事では、下図のような行列散布図を作成します。特に、横軸（X軸）と縦軸（Y軸）をそれぞれリストで指定してプロットします。ここでは、X軸にWeight, Waist, Pulse の3つを指定し、Y軸にChins, Situps, Jumps の3つを指定した図です。 下図は、上記をプロ…

本記事では、下図のような棒グラフをpandasのデータフレームにて、列名を指定して描く雛形コードを載せました。df.plot.bar()を使います。グラフの値を記入するには、ax.patchesを用います。 上図の元データは、下図のような表データです。これをpandasのDat…

本記事では、下図のように2つのデータを重ね合わせる雛形コードを載せました。色塗り潰しなしの色付きエッジで表示します。図例では2つの重ね合わせですが、数が多い場合に分布の比較がし易くなります。 さらに、下図のように度数分布表をcsvファイルへ出力…

'22/09/10更新：棒グラフの値の表示位置設定とグリッド設定について、引数を明記しました（グラフデザインの柔軟性を高めた雛形コードにするため）。 本記事では、下図のような横に並べる棒グラフの雛形コードを載せました。 上記のデータ元は、下図のような…

'22/09/10更新：グリッド設定の引数を追加（明記）しました。 本記事では、下図のような積み上げ棒グラフを作成する雛形コードを載せました。次のサイトを参考にして、自分好みの設定にしたものです。https://pystyle.info/matplotlib-stacked-bar-chart/ 上…

本記事では、 下図2つのような3次元散布図を作成する雛形コードを載せました。ライブラリは、plotlyを用います。 作成した図は、下記リンク先のようにグリグリ動かせるため、視野角によってデータの特徴を把握し易くなります。 www.youtube.com 下図は、例題…

本記事では、下図中の下段のように、テクニカル指標のひとつであるRSI（Relative Strength Index，相対力指数）を算出してグラフ化する雛形コードを載せました。 必要なデータは、下図のような時系列チャート情報です。例えば、次のリンク先のような手順で入…

'23/11/14更新：チャートと価格帯別出来高のグラフサイズの割合を変更したコードに変えました。 本記事では、下図のようなグラフを作成する雛形コードを載せました。下図左にはチャート図、右には価格帯別出来高図を表記します。 下図は、例として読み込んだ…

本記事では、下図のようなスーパートレンドのIndicatorを作成する雛形コードを載せました。株の売買判定をする指標のひとつであるATR(Average True Range)を計算して、チャートに図示します。 必要なのは、株価に関する時系列データで日付と高値、安値、終値…

'22/05/03更新：ヒストグラムにしたデータを度数分布表へcsvに出力するコードを追記しました。 本記事では、下図のように2つのデータを重ね合わせる雛形コードを載せました。半透明で表示することで、それぞれの分布が見易くなります。 さらに、下図のように…

本記事では下図の凡例（legend）のRMのようにカテゴリ変数を指定数に分割して作成する。またそれを散布図にする雛形コードを載せました。 下図中にある列名「RM」のデータから、列名「label」というカテゴリ変数を作成します。それを上図のようにカテゴリ別…

'21/12/05更新：折れ線図だけの場合の雛形コードも追記しました。 本記事では、凡例（legend）の順番に従って段階的に変化した色を適応したい場合の雛形コードを載せました。 下図の例では、凡例が0, 1, 2の3つあります。これらが水色から紫へと段階的に変化…

'22/06/10更新：グラフの体裁のため、雛形コードを多少編集しました。 本記事では、下図のような交互作用図を作成する雛形コードを載せました。縦軸は、出力指標Yのデータ平均で，横軸と凡例は入力因子Xです。 例えば、凡例によって線の傾きが異なることがあ…

本記事では、欠損値（NaNや空欄など）をグラフで可視化する「missingno」の雛形コードを載せました。はじめに、インストール方法は次の2通りです。■pipの場合 pip install missingno ■Anacondaの場合 conda install -c conda-forge missingno 本記事で使用し…

本記事では、下図のように3次元データを2次元散布図で表現する雛形コードを載せました。 例題に使用したデータは機械学習でお馴染みのボストンデータセットです。図例では、X軸にRM（部屋数）、Y軸にLSTAT（低所得者の割合）、(Z軸)カラーにPRICE（部屋の価…

本記事では下図のような散布図を作成する雛形コードを作成しました。これは、seabornのregplotメソッドで、x_jitterを使用することでできます。jitterはゆらぎです。 上記の元データは下図のようなcsvです。x列が横軸にプロットするx値、y列が縦軸にプロット…

下図は、例題用に適当に作成した月別のぶどうの売り上げ表です。A列に月、B列に商品単価、C列に売り上げ個数としたエクセルファイルです。 本プログラムを実行すると、下図のようにD列に月別の売り上げをセルに数式で書き込みます。この時、D列の最終行に合…

本記事では、下図のようにviolin plot と box plot を同時プロットする雛形コードを載せました。ライブラリ「ptitprince」を使用します。 使用したサンプルデータは、機械学習でお馴染みのアイリスデータセットです(下図)。x軸にspecies列をy軸にsepal_width…

本記事では、EDA（Explanatory Data Analysis）を簡単に行うライブラリ「Sweetviz」を使った雛形コードを載せました。 例えば、csvデータから機械学習で使うために訓練データとテストデータを分けた後、その出来栄えを可視化します（下図例）。この例では、…

本記事では、二次元ヒストグラムを作成する雛形コードを2種類記載しました。例題に使用したのは、機械学習で有名なBostonデータセットです。横軸に部屋数「RM」、縦軸に住宅価格「PRICE」を用いました。分布は数を表します。 下図例は、matplotlibのhist2dを…

本記事では、下図のようにエクセルファイル中の先頭行ではなくて、中途半端な位置に表データ（行列範囲）がある場合に、特に適用します。この行列範囲を自動で判別して、抽出してpandasデータフレーム形式へ読み込む雛形コードを記載しました。 その仕組みは…

本記事では、下図のようなBox Plotを作図する雛形コードを載せました。 使用したサンプルデータは、機械学習でお馴染みのアイリスデータセットです(下図)。 ■本プログラム #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: import pandas as pd df = pd.read…

ヒストグラムは、pandasを使えばそのデータフレーム形式dfを用いて、df.hist()の一行だけで作図できます。しかし、列数が多い場合に下図のように見栄えがよろしくなくなる場合がある。タイトルが上隣のグラフに重なったり、数字が半分見えなかったりするので…