資料詳細

目次

1.Pythonの準備

  1.1 PythonとAnaconda

  1.2 Anacondaのインストール

2.いきなり棒グラフを描いてみる

  2.1 Spyderの画面を覚える

  2.2 一通り作業してみる

  2.3 関数と引数

  2.4 位置引数とキーワード引数

  2.5 import文

3.Pythonでデータを表現する

  3.1 変数

  3.2 変数に使える名前

  3.3 数値を表現する

  3.4 文字を表現する

  3.5 list,tupleで値を並べてまとめる

  3.6 データを互いに変換する

  3.7 その他の大切なデータ型:dict,bool,None

  3.8 NumPyのndarrayオブジェクトによるデータの表現

  3.9 クラスのデータ属性とメソッド

4.ファイルからデータを読み込む

  4.1 カンマで区切られたテキストファイルを読み込む

  4.2 read_csv()を使いこなす

  4.3 Excelブックからデータを読み込む

  4.4 クリップボードからデータを読み込む

  4.5 seabornのサンプルデータセットを読み込む

5.ヘルプドキュメントを利用する

  5.1 ヘルプドキュメントの表示

  5.2 引数の展開

6.seabornでいろいろなグラフを描く

  6.1 改めてseabornのbarplot()について学ぶ

  6.2 折れ線グラフを描く

  6.3 分布を描く

  6.4 二変量の分布を描く

  6.5 多変量の分布を描く

  6.6 データの分布を示すその他のプロット

  6.7 カテゴリカル変数のヒストグラム,ヒートマップ

7.グラフでの日本語表示とPythonの制御文

  7.1 seabornとmatplotlib

  7.2 matplotlibの設定を調べる

  7.3 for文を使って繰り返し作業を自動化する

  7.4 if文を使って処理を振り分ける

  7.5 複数の制御文を組み合わせて使用する

  7.6 さらに制御文について学ぶ

  7.7 matplotlibの設定ファイルを編集する

  7.8 インターネットからフォントを入手して利用する

  7.9 フォントファイルをインストールできない場合

8.ファイルからPythonのプログラムを実行する

  8.1 スクリプトを作成する

  8.2 スクリプトを実行する

  8.3 デバッグ機能を利用する

9.グラフの体裁を調整する

  9.1 スタイルとコンテキストを用いてデザインを変更する

  9.2 グラフの大きさを変更する

  9.3 色の指定

  9.4 パレットを用いて色を変更する

  9.5 グラフの枠を削除する

  9.6 軸範囲と目盛の調整

  9.7 軸ラベル,グラフタイトル,凡例の調節

10.複合的なグラフを作成する

  10.1 左右のY軸に異なるデータをプロットする

  10.2 データをカテゴリで分割して複数のグラフに割り当てる

  10.3 別個のグラフを1つのFigureにプロットする

11.グラフをファイルに保存する

  11.1 手作業でグラフを保存する

  11.2 グラフを保存するスクリプトを書く

  11.3 複数のデータファイルから自動的にグラフを描いて保存する

  11.4 format()で数値を文字列へ柔軟に変換する

  11.5 ディレクトリ内のすべてのファイルに対して処理を行う

  11.6 サブディレクトリ内も含めてすべてのファイルに対して処理を行う

12.データの抽出と関数の高度な活用

  12.1 スライスによるデータの抽出

  12.2 条件式によるデータの抽出

  12.3 データに対して計算を行う

  12.4 グラフに使用される統計量および当てはめ関数の変更

  12.5 自作の関数を用いてデータ読み込み時に変換を行う

  12.6 ローカルスコープとグローバルスコープ

A.付録

  A.1 matplotlibのグラフの構造

ページの先頭へ