データの視覚化の重要な手法をマスターすると、MatplotlibとSeabornはデータを効率的に提示できます。 1.適切なチャートタイプを選択します：ラインチャートのトレンドを表示し、バーチャート/バーチャートが分類比較に使用され、散布図は変動(dòng)関係を観察し、ヒートマップは相関、ボックスチャートビューの分布と外れ値、シーボーン高レベルインターフェイスはタイプと一致します。 2。読みやすさの向上：クリアラベルを追加し、フォントサイズを調(diào)整し、合理的な色のマッチングを調(diào)整し、凡例の位置を設(shè)定し、グリッドラインを使用して読み取りを支援します。 3.両方の利點(diǎn)を組み合わせる：Seabornを使用してすばやく描畫すると、Matplotlibはスタイル、レイアウト、HD寫真のエクスポートなどの詳細(xì)を調(diào)整し、オーバーラップを避けます。 4.一般的な問(wèn)題に注意してください：軸範(fàn)囲を手動(dòng)で設(shè)定し、中國(guó)語(yǔ)の文字化けコードを解き、描畫順序を制御し、過(guò)度の美化と情報(bào)伝達(dá)への干渉を避けます。

実際には、PythonのMatplotlibとSeabornを使用してデータを視覚化することは難しくありませんが、明確で説得力のあるチャートを作成するには、まだスキルを習(xí)得する必要があります。これらの2つのライブラリは強(qiáng)力ですが、それらを選択して使用する方法は、データと表現(xiàn)したい情報(bào)を理解することにあります。

1.適切なチャートタイプを選択します

すべてのチャートがすべてのデータに適しているわけではありません。たとえば、トレンドを表示したい場(chǎng)合、ラインチャートが最も適しています。分布を見(jiàn)たい場(chǎng)合は、ヒストグラムまたはボックスチャートの方が適しています。また、分類されたデータを比較する場(chǎng)合、ヒストグラムまたはバーチャートがより直感的です。

• ラインチャート：時(shí)系列または継続的な変更に適したデータ
• バーチャート/バーチャート：分類比較に適しています
• 散布図：2つの変數(shù)間の関係を観察するために使用されます
• サーマルグラフ：マトリックスデータの相関または密度を示しています
• ボックスチャート：分布と外れ値を見(jiàn)てください

この點(diǎn)でシーボーンはよくカプセル化されています。 sns.catplot()やsns.relplot()などの高レベルのインターフェイスは、適切なチャートタイプと一致するのに自動(dòng)的に役立ちます。

2。読みやすさを改善するためのいくつかのヒント

チャートがどんなに美しくても、他の人がそれを理解できない場(chǎng)合は役に立たない。読みやすさを向上させるために、これらの側(cè)面から始めることができます。

• タグを追加：x軸、y軸、タイトルをはっきりと書くには、あまりにも冗長(zhǎng)になることを恐れないでください
• フォントサイズを調(diào)整します。特にレポートまたはPPTでは、デフォルトのフォントサイズが小さすぎます。
• 合理的な色のマッチング：あまりにも多くの色を使用しないでください。Seabornの內(nèi)蔵カラーパレット（ sns.color_palette("Set2")など）を使用できます。
• 凡例が適しています：伝説がデータをブロックすることがあり、 loc='upper right'を試すか、外に置くことができます
• グリッドラインアシストリーディング： plt.grid(True)を追加すると、値の整列が容易になります

たとえば、バーチャートを描き、異なるカテゴリ間の色の區(qū)別が十分に明らかではないことがわかった場(chǎng)合、カラーパレットを変更すると大幅に改善される可能性があります。

3. MATPLOTLIBとSEABORNを組み合わせて、結(jié)果を最大化します

SeabornはMatplotlibに基づいていますが、2つは一緒に機(jī)能します。 Seabornを使用してチャートをすばやく生成し、Matplotlibを使用して詳細(xì)を調(diào)整できます。

例えば：

• sns.set_style()を使用して、全體的なスタイルを設(shè)定します
• plt.subplots()を使用して、複數(shù)のサブグラフレイアウトを制御します
• plt.tight_layout()を使用して、タグの重複を避けます
• fig.savefig('output.png')で高解像度の寫真をエクスポートする

小さなトリックは、シーボーンのデフォルトのDPIが高くないことです。寫真を保存するときにパラメーターdpi=300を追加することをお?jiǎng)幛幛筏蓼?。これにより、ドキュメントを印刷または挿入するときに明確になります。

4.一般的な落とし穴に注意してください

• 軸範(fàn)囲は適切ではありません。デフォルトの軸範(fàn)囲が差を拡大または狹くする場(chǎng)合があります。 plt.xlim()およびplt.ylim()で手動(dòng)で設(shè)定することを忘れないでください
• 中國(guó)語(yǔ)の文字化けコード：Matplotlibはデフォルトで中國(guó)語(yǔ)をサポートしていませんplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']使用することができます。
• 順序を描くことはビジョンに影響します：複數(shù)のグラフィック要素を重ね合わせる場(chǎng)合、誰(shuí)が最初に描畫し、誰(shuí)が描くのかに注意してください。これは最終的なディスプレイ効果に影響します。
• 過(guò)剰に開放しないでください：チャートの中核は、スキルを誇示するのではなく、情報(bào)を伝えることです。いくつかの3D寫真はクールに見(jiàn)えますが、彼らは判斷に干渉します。

基本的にそれだけです。基本的なチャートタイプをマスターし、一般的に使用される調(diào)整方法をマスターし、実際のデータに基づいて數(shù)回練習(xí)すると、すぐに開始できます。

以上がPython Matplotlib/Seabornを使用したデータ視覚化技術(shù)の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。