
Matplotlib & Seabornによる可視化
Figure、Axes、subplots、line plots、scatter plots、ヒストグラム、heatmaps、スタイリング、カスタマイズ
20 面接問題·
Mid-Level
1Matplotlibのpyplotインターフェースとオブジェクト指向インターフェースの主な違いは何ですか?
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Matplotlibのpyplotインターフェースとオブジェクト指向インターフェースの主な違いは何ですか?
回答
pyplotインターフェース(plt.plot、plt.title)はMATLABスタイルのAPIで、現在のFigureとAxesを暗黙的に管理し、シンプルなプロットを素早く作成するのに便利です。オブジェクト指向インターフェース(fig, ax = plt.subplots())は各要素(Figure、Axes)を明示的に制御でき、複雑なプロット、複数のsubplots、または本番スクリプトに推奨されます。コードがより読みやすく保守しやすくなるためです。
22行3列のsubplotsグリッドを持つfigureを作成するには、どのメソッドを使用すべきですか?
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2行3列のsubplotsグリッドを持つfigureを作成するには、どのメソッドを使用すべきですか?
回答
関数plt.subplots(2, 3)は、2行3列のsubplotsグリッドを含むfigureを作成します。タプル(fig, axes)を返し、axesは形状(2, 3)の2D NumPy配列で、axes[row, col]を介して各subplotにアクセスできます。このアプローチは、Matplotlibで規則的なsubplotsグリッドを作成する最も簡潔で慣用的な方法です。
3Seabornを使ってPandas DataFrameの相関ヒートマップを表示するにはどうすればよいですか?
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Seabornを使ってPandas DataFrameの相関ヒートマップを表示するにはどうすればよいですか?
回答
相関ヒートマップを表示するには、まずdf.corr()で相関行列を計算し、その結果をsns.heatmap()に渡します。annot=Trueオプションは各セルに相関値を表示し、読みやすくします。この組み合わせは、探索的データ分析において数値変数間の相関を可視化する標準的なパターンです。
4
plt.hist()における'bins'パラメータの役割は何ですか?
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