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Showing Revision 2 created 03/18/2015 by Udacity.

  1. 情報を視覚化する手法や
  2. 効果的な視覚化について学びましたが
  3. まだ図表の作り方は説明していません
  4. 紙とペンを使わなくてもできます
  5. Pythonに図表作成パッケージがあります
  6. matplotlibは人気パッケージです
  7. しかしこのコースではggplotという
    Pythonライブラリを使います
  8. Rのggplot2ライブラリと同じように使えます
  9. matplotlibが広く使われているのに
  10. なぜggplotを使うのでしょう
  11. それにはいくつか理由があります
  12. まずggplotはmatplotlibより美しい図表を作れること
  13. またグラフィック文法という簡単で美しく
  14. 統計を図表化できる文法があるからです
  15. ggplotのggはグラフィック文法(grammer of graphics)
    から来ています
  16. このコースで使用しているpandasとの相性もいいです
  17. グラフイック文法を簡単に説明すると
  18. x、yで表示項目を指定するなど
  19. 簡単に見栄えのいい図が作れます
  20. 図表の要素として使われるのは
  21. 点、線、棒などです
  22. サイズや色などデフォルトで指定できるものもあります
  23. レイヤー操作を身につけることで
  24. グラフィック文法を使ってggplotで図が作成できます
  25. 最初にやることは視覚化したいデータを
  26. 入力データとして取り込むことです
  27. ggplot(data, aes(xvar, yvar))という関数を使います
  28. dataにはpandasのデータフレームを入力し
  29. xvar、yvarはデータフレームの列になります
  30. ggplotで図表を作ってみましょう
  31. データソースには自分のデータフレームを入れ
  32. 図表で表したいものをxvarとyvarに入れます
  33. xvarが地域でyvarがAadhaar登録者
  34. xvarがポジションでyvarが選手数などです
  35. まとめるとggplotで図表作成をするには
  36. データソースにpandasのデータフレームを入れ
  37. 変数をxvarとyvarで指定するということです
  38. Aadhaarデータならxが地域でyが登録者数
  39. 野球データならxがチームでyが選手数などです
  40. ここまで図表の中のxvarをx軸に
  41. yvarをy軸に設定しました
  42. しかしデータを表現する幾何オブジェクトは
    まだ指定していません
  43. ここでgeom_pointを加えると散布図が作れます
  44. またgeom_lineを加えれば
  45. 点と点を線で結ぶ折れ線グラフができます
  46. 色を指定したい場合は
  47. geom_pointにピンクと入れたり
  48. geom_lineにピンクと入れることで
  49. 点や線がピンクになります
  50. この作業がggplotで図表をつくる第2ステップです
  51. データを表現する
    幾何オブジェクトを指定しています
  52. 最後にデータの意味を捉えやすいように
    ラベルをつけます
  53. 例えばタイトルやx軸y軸の名前をつけます
  54. これは図表に点や線を加えるのと同じ方法でできます
  55. ggtitleのカッコ内に入れた文字がタイトルになり
  56. xlabに入れた文字はx軸の名前に
  57. ylabに入れた文字はy軸の名前になります
  58. このコマンドの先頭にprintをつけて実行すると
  59. Pythonで図表が作成されます
  60. この方法で自分の図表を作成してみてください