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…

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時系列データです。次のリンク先のような手順で入手できます。Python 楽天証券のマーケットスピ…

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…

本記事では、表題の警告が出た場合に、表示させないようにするための対策を載せました。下記をインポートして設定します。 from matplotlib.axes._axes import _log as matplotlib_axes_loggermatplotlib_axes_logger.setLevel('ERROR') ちなみに、警告の全…

本記事では、csvファイルから各列のCpk（cpu, cplの小さい方）を計算して、csvファイルに出力する雛形コードを載せました。 また、下図のようにヒストグラムも作成します。 使用した例題のcsvデータの作成方法は、次のリンク先を参照下さい。https://hk29.ha…

本記事では、下図のような円グラフを横並びで複数作成する雛形コードを載せました。 下図が使用したcsvデータです。 上記数値データは、次のリンク先の値を引用しました。http://www.stat.go.jp/naruhodo/4_graph/shokyu/obi-graph.html ■本プログラム #!/us…

本記事では、下図のような縦棒グラフを作成する雛形コードを載せました。 例題データは、下図のようなcsvファイルから、データをソート（並び替え）して上図を作成します。 ■本プログラム #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: import pandas as …

本記事では、表題のことを成す雛形コードを記載しました。点は平均値で、上下に伸びてるエラーバーがここでは±3σを表します。 グラフ化する例題データは、下図のようなcsvファイルです。A列「month」をx軸にして、B列「data」に対してmonthのカテゴリ別に平…

本記事では、下図のような帯グラフ（積み重ね棒グラフ）の雛形コードを載せました。 次のサイトを参考にさせて頂き、前処理の追加や私好みに多少編集しています。matplotlib - 積み上げ棒グラフを作成する方法 - pystyle 使用したデータは下図のようなcsvフ…

'21/12/22更新：カテゴリの色を指定するコードを追記しました。 上図のデータ元は、下図のように横軸がA列, 縦軸がE列、カテゴリ変数はF列です。 ■本プログラム #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: import pandas as pd df = pd.read_csv('test…