最近，研究活動（おもに実験)で得たデータを計算したり，可視化するのに使っているPython。可視化（グラフ作成)に使うMatplotlib(Seaborn)の使い方をすぐ忘れてしまうので，自分のために書き留めておこうと思う。 x = np.linspace(1,100,100) y = x**2 オブジェクト指向な ...

Overview: Matplotlib mistakes often come from poor layout, unclear labels, and wrong scale choices, not from the data ...

今回は、Matplotlibを使ったデータ可視化の中から、箱ひげ図と円グラフについてまとめてみます。データ分析の際に、データの分布や割合を視覚化したい時に便利なグラフたちです。 特にPythonを学ばれている方や、データを視覚的に表現したい方の参考に ...

X-ray data is frequently plotted on an energy scale in log format. At the same time, the energy range of common detectors is only about one order of magnitude (e.g. Chandra ACIS .4 - 10 keV, XMM EPIC ...

figure, axes = plt.subplots(2, 2, subplot_kw={ 'xticks': range(30), 'xticklabels': [matplotlib.text.Text(text=date.strftime('%m%d'), rotation=45) for date in stat ...

Data visualization is an effective tool for converting complex datasets into clear and understandable visual formats. Data visualization is crucial in data analysis so that analysts, researchers, and ...