PyQtは、Pythonでデスクトップソフトウェアを作成するためのモジュールです。 これは、Mac OS X、Windows、Linuxを含むすべてのデスクトップシステムで機能します。 Pythonでデスクトップアプリを作成したい場合、PyQtはそれらを作成するために必要なモジュールです。 アプリを作成したら、fbsを使用してインストールプログラムを作成できます。 関連コース： PythonPyQt5でGUIアプリを作成する チュートリアルPyQtとは何ですか？PyQtはQtライブラリ（C ++）の移植版です。 Qtは非常に強力なGUIライブラリです。 PyQtは単一のモジュールではなく、モジュールのコレクションです。 これらのモジュールには次のものが含まれます。QtCore、QtGui、QtWidgets、QtMultimedia、QtBluetooth、QtNetwork、QtPositioning、Enginio、QtWebSockets、QtWebKit、QtWebKitWidgets、QtXml、QtSvg、QtSql、QtTest。 では、これらのモジュールには何が含まれていますか？ Qtcore…

PlotlyはPython用のチャートモジュールです。 出版品質のチャートを作成できます。 折れ線グラフ、棒グラフ、バブルチャートなど、さまざまな種類のグラフ/プロットをサポートします。 ライブラリは無料でオープンソースです。 このチュートリアルでは、plot.lyを使用して折れ線グラフを作成する方法を学習します。 これは、matplotlibのより広範な代替手段と見なすことができます。 関連コース： Matplotlibの例とビデオコース 例前書きPyPiリポジトリからプロット的にインストールします。 新しい仮想環境のインストールでは、プログラムpipを使用できます。 Plotlyは、チャートをプロットするためのWebサービスを提供します。 グラフはオンラインのPlotlyアカウントに保存されます。 これはオプションで、Plotlyはオフラインで使用できます。 オフラインプロットには2つのオプションがあります。 オンラインプロットオンラインプロットには、…

散布図は、多くのデータポイントを持つプロットです。 これは、seabornが作成できる多くのプロットの1つです。 Seabornは、統計データを視覚化するためのPythonモジュールです。 Seabornは、scatterplot（）メソッドを使用してこのプロットを作成できます。 データポイントはパラメータデータとともに渡されます。 パラメータxとyは、プロットのラベルです。 関連コース： Matplotlibの例とビデオコース 散布図散布図の基本散布図の基本プロットは、ヒントデータセットを使用します。 これは、合計請求額に基づいて受け取ったヒントに関するデータセットです。 散布図には任意のデータセットを使用できます。これは基本的な例として機能します。 12345678910import numpy as npimport…

12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334import numpy as npimport pandas as pdfrom scipy import statsimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as…

Seabornプロットは、さまざまなパレットを使用できます。 これらのパレットは、プロットで使用する色を決定します。 どのデータセットを使用するかは関係ありません。どのデータセットでもパレットを変更できます。 パレットには、「hls」、「Blues」などのさまざまな名前があります。 これらはあなたが持っているカラーパレットの選択肢の一部です。 他のパレットには、「deep」、「vlag」、「rocket」が含まれます。 関連コース： Matplotlibの例とビデオコース パレットパレットの例以下の例は、パレットプロットを示しています。 関数 palplot() パレットの色のプロットを作成します。 それは異なるパレットに対してそれを行います。 簡単にするために、作成されたすべてのパレットのうち1つのパレットのみを表示します。 1234567891011121314151617import…

ペアプロットは、データセット内のペアワイズ関係をプロットします。 ペアプロット関数は、データ内の各変数が単一の行のy軸と単一の列のx軸で共有されるように軸のグリッドを作成します。 これにより、以下に示すようなプロットが作成されます。 関連コース： Matplotlibの例とビデオコース ペアプロットペアプロットペアプロットプロットを下の画像に示します。 その（有名な）アイリスフラワーデータセットを使用しています。 データセットには、がく片の幅、がく片の長さ、petal_length、およびpetal_widthの4つの測定値があります。 データには、さまざまな花の測定値が含まれています。 測定値とクラス（花）はクラスを区別するための優れた方法を提供するため、このデータセットは機械学習でよく使用されます。 データは下のグリッドにマッピングされています。 4つの測定値があるため、4x4のプロットが作成されます。 1234567891011import seaborn as…

ラインプロット（lmplot）は、最も基本的なプロットの1つです。 2次元平面上に線を表示します。 好みに応じて、seabornまたはmatlotlibでプロットできます。 以下の例では、seabornを使用してプロットを作成していますが、matplotlibを使用して示しています。 Seabornには、デフォルトで、データのプロットに使用するすべての種類のデータセットが含まれています。 関連コース： Matplotlibの例とビデオコース ラインプロットlmplotlmplotプロットは、2次元空間上のデータポイントとともに線を示します。 xとyを指定することにより、水平ラベルと垂直ラベルをそれぞれ設定できます。 123456789import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as…

ヒートマップは、色分けされた行列としての長方形データのプロットです。 パラメータとして、2Dデータセットを取ります。 そのデータセットは、ndarrayに強制変換できます。 これは、時間を含む変数間の関係を示すことができるため、データを視覚化するための優れた方法です。 たとえば、何年にもわたるフリッグスの数。 関連コース： Matplotlibの例とビデオコース ヒートマップの例ヒートマップ以下のヒートマッププロットは、numpyによって生成されたランダム値に基づいています。 多くのパラメータが可能ですが、これは最も基本的なプロットを示しています。 12345678910import pandas as pdimport numpy as…

海生まれの箱ひげ図は非常に基本的なプロットです。箱ひげ図は分布を視覚化するために使用されます。これは、2つのグループ間でデータを比較する場合に非常に役立ちます。 箱ひげ図は、箱ひげ図と呼ばれることもあります。 ボックスにはデータセットの四分位数が表示され、ウィスカーは残りの分布を表示するように拡張されます。 関連コース： Matplotlibの例とビデオコース 箱ひげ図の例箱ひげ図箱ひげ図は、 boxplot() 方法。 以下の例では、アイリスフラワーデータセットをロードします。 次に、提示された箱ひげ図は、最小、最大、第1四分位数、および第3四分位数を示します。 123456789import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot…

Seabornは、さまざまな種類の棒グラフをサポートしています。 seabornとmatplotlibを組み合わせて、いくつかのプロットを示します。 seabornにはいくつかのデータセット（タイタニックなど）が含まれていますが、これは単なるデモです。 あらゆるタイプのデータをプロットに渡すことができます。 関連コース： Matplotlibの例とビデオコース バープロットの例バープロットでバープロットを作成します barplot() 方法。 以下のバープロットプロットは、カテゴリに基づいたタイタニック号の墜落の生存者を示しています。 船が沈んでいくにつれて、これらの棒グラフが下がるのがわかります:) パレットパラメータは、使用する色を定義します。現在、「hls」が使用されていますが、任意のパレットを使用できます。 12345678910111213141516171819202122232425import numpy as…