matplotlib matplotlibの応用: グラフを複数配置する
この記事では、matplotlibのsubplot機能を使用して、1つの図に複数のプロットを配置する方法について詳しく解説しました。subplotを使用することで、データの比較や関係性の可視化を容易に行うことができます。応用として、上の行に1つのグラフを配置し、下の行に2つのグラフを並べる方法を示しました。これにより、より実践的に1つの図にグラフを自由に配置することができます。
プログラミング
matplotlib 
PEP 【Python】PEPを訳して読むｰPEP10
この記事では、PEP10の和訳を行い概要やその重要性、そしてPEPの詳細な構造や内容について理解していきます。本記事を通じて、PEPの理解を深め、Pythonの発展に貢献する一助となれば幸いです。
PEP 【Python】PEPを訳して読むｰPEP1
この記事では、PEP1の和訳を行い概要やその重要性、そしてPEPの詳細な構造や内容について理解していきます。本記事を通じて、PEPの理解を深め、Pythonの発展に貢献する一助となれば幸いです。
Kaggle Seabornの基礎：データの可視化をより美しく、効果的に
この記事では、Seabornの基本的な使い方として、pairplot、catplot、countplot、FacetGridの4つの例を紹介しました。これらの機能を活用することで、データの傾向や関係性を視覚的に把握できることを実演しました。
AI/MachineLearning Titanicをニューラルネットワークで予測する
この記事は、KaggleのことはじめであるTitanicの生存者予測というコンペティションに焦点を当てています。Kaggleは機械学習コミュニティの中心的存在であり、データ分析のコンペティションを通じて参加者がスキルを磨く場として知られています。Kaggleでの機械学習コンペティションに参加する際の手法やプロセスを理解し、自身のスキル向上に役立てることができます。
matplotlib matplotlibの基本: ステム（茎）グラフの描画方法
本記事では、Pythonのデータ可視化ライブラリであるmatplotlibのstem関数に焦点を当てて解説しました。stem関数を使用することで、離散データのプロットを直感的に行うことができます。また、カスタマイズや信号処理の応用例についても詳しく紹介しました。
matplotlib matplotlibの応用: 2次元メッシュの描画方法
この解説記事では、Pythonのライブラリであるmatplotlibを使用して、2次元メッシュの描画方法について詳しく解説しました。データの可視化は、機械学習や科学計算などの分野で不可欠な作業であり、matplotlibはそのための強力なツールの1つです。
matplotlib matplotlibの基本: 3D散布図の描画方法
この解説記事では、matplotlibを使用してPythonで3D散布図を描く方法について詳細に解説しました。データの可視化は、機械学習や科学計算などの分野において不可欠な要素であり、その中でも3D散布図はデータの関係性やパターンを直感的に理解するのに有効です。
matplotlib matplotlibの基本: 棒グラフの描画方法
機械学習やデータ解析において、データの可視化は不可欠です。その中でも、棒グラフはデータの比較や変化を直感的に理解するのに役立ちます。Pythonのライブラリであるmatplotlibを使用して、棒グラフを描く方法について解説します。
matplotlib matplotlibの基本: 散布図の描画方法
本記事では、Pythonのデータ可視化ライブラリであるmatplotlibを使用して、散布図の描画方法に焦点を当てました。まず、基本的なプロットの手法から始め、その後、グラフの見た目をカスタマイズする方法や複数のデータセットを重ねて表示する方法について解説しました。