![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
#author("2020-06-07T07:15:53+00:00","default:yusami","yusami") #author("2020-06-07T07:17:02+00:00","default:yusami","yusami") #contents &tag(Python,グラフ); * [[リファレンス]] [#b8a0dedc] - [[API reference — seaborn 0.10.1 documentation>https://seaborn.pydata.org/api.html]] * 概要 [#le54fd70] - [[pythonで美しいグラフ描画 -seabornを使えばデータ分析と可視化が捗る その1 - Qiita>https://qiita.com/hik0107/items/3dc541158fceb3156ee0]] この記事ではMatplotlibの機能をより美しく、またより簡単に実現するためのラッパー的存在である、「Seaborn」の使い方を取り上げます。 - [[seabornでMatplotlibの見た目を良くする | note.nkmk.me>https://note.nkmk.me/python-matplotlib-seaborn-basic/]] 統計的なデータをプロットするための機能がたくさん用意されているが、普通の折れ線グラフの見た目を良くするためだけにも使える。 * 情報 [#pd9aff20] ** スタイル [#se5b4e2e] - [[matplotlibはpythonの可視化ライブラリ：作成可能なグラフの種類を具体例で解説 | 化学の新しいカタチ>https://future-chem.com/matplotlib-plot-type/#i-2]] 使用可能なスタイルはstyle.availableで取得可能です．既にseabornがインストールされている場合には使用可能なスタイルが大幅に増えます． ここでは利用可能なスタイルから15種類ほどを選んで，グラフを表示してみます． - [[Seabornのカラーパレットの選び方 - Qiita>https://qiita.com/SaitoTsutomu/items/c79c9973a92e1e2c77a7]] デフォルトのカラーパレットは、6つのテーマ(deep, muted, pastel, bright, dark, colorblind)があります。(デフォルトはdeep) ** 円グラフ [#i59df60a] - [[円グラフ | 割合データなどを視覚化するのに利用するグラフ>https://stats.biopapyrus.jp/python/pie-chart.html]] Python では matplotlib ライブラリーの pyplot.pie メソッドを使って円グラフを描く。 ** 色 [#xf05425a] - [[Seabornのカラーパレットの選び方 - Qiita>https://qiita.com/SaitoTsutomu/items/c79c9973a92e1e2c77a7]] デフォルトのカラーパレットは、6つのテーマ(deep, muted, pastel, bright, dark, colorblind)があります。(デフォルトはdeep) ** 日本語 [#j0d5259e] - [[matplotlib, seabornの日本語表示 - Qiita>https://qiita.com/u1and0/items/3b4d0f3e5514c9893d89]] スクリプトの最初でフォント変更の宣言 * 関連 [#b925e04e] #related #taglist(tag=Python^グラフ)
