matplotlib【保存・装飾・共有に便利】matplotlibでグラフのデザインを整える＆画像として出力する方法
Pythonで作成したグラフをレポートやブログに使うとき、「ちょっと見づらい」「もう少し整えたい」と感じたことはありませんか？この記事では、matplotlibでグラフのデザインを美しく整え、画像として保存するためのテクニックを紹介します。...
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matplotlib matplotlib【Python実践可視化】pandas × matplotlib で効率よくグラフを描こう｜初心者向けに徹底解説
データ分析でよく使われるpandasには、実はグラフ描画機能も内蔵されています。この記事では、pandasのplot()メソッドとmatplotlibを組み合わせて、実データから手軽に、かつカスタマイズ性の高いグラフを描く方法を紹介します。...
matplotlib【Python可視化】散布図とカスタマイズの基本｜見やすいグラフを描くためのポイント
データ分析において「関係性」を見たいときに便利なのが散布図（scatter plot）です。特に、2つの変数の相関を直感的に理解するのに役立ちます。今回は、matplotlib を使った散布図の描き方と、色・サイズ・透明度などのカスタマイズ...
matplotlib【Python初心者向け】matplotlibでグラフを描く基本｜折れ線・棒グラフの描き方
Pythonでデータ分析を始めたなら、データの“見える化”は欠かせません。データがどのように分布しているのか、時間とともにどう変化しているのかを視覚的に把握できれば、分析の理解が一気に深まります。そんなときに役立つのが、Pythonのグラフ...
JMP【PythonでPCA】主成分分析を使ってデータを2次元に可視化する 画像あり｜統計自主学習補足
はじめにこの記事は、主成分分析（PCA）とは？次元削減の基本を初心者向けにやさしく解説｜統計自主学習⑮の補足として、Pythonを使ってPCAを実際に実装してみる内容です。この記事では、PCAによる次元削減データを2次元に圧縮して可視化する...
JMP【Pythonで外れ値検出】IQR法とZスコア法を実装して実データで試してみた｜統計自主学習補足
はじめにこの記事は、【統計自主学習④】外れ値を統計的に検出する方法 ― IQR法とZスコア法をわかりやすく解説の補足として、実際にPythonを使って外れ値検出を実装してみる内容です。「理論はわかったけど、実際にどうやってコードにするの？」...
JMPクラスタ数はどう決める？エルボー法とシルエット分析を初心者向けにやさしく解説｜統計自主学習⑰
はじめに前回の記事では、クラスタリング（k-means法など）を使ってデータをグループ分けする方法を学びました。クラスタリングとは？教師なし学習の基本をやさしく解説しかし、実際にクラスタリングをする際に必ず悩むのが「クラスタ数（k）をいくつ...
JMP主成分分析（PCA）とは？次元削減の基本と使い方をやさしく解説｜統計自主学習⑮
はじめにデータ分析や機械学習では、「特徴量（説明変数）が多すぎる」問題に直面することがよくあります。特徴量が多いと、モデルが複雑になりすぎる計算コストが増える過学習しやすくなるこれを防ぐための基本的なテクニックが、「次元削減（Dimensi...
JMPハイパーパラメータとは？グリッドサーチ・ランダムサーチの使い方を初心者向けに解説｜統計自主学習⑭
はじめに機械学習モデルを作成するとき、「どんなモデルを選ぶか」だけでなく、「そのモデルの設定をどうするか」も非常に重要なポイントです。このモデル設定を調整する作業が、「ハイパーパラメータチューニング」です。この記事では、ハイパーパラメータと...