日別アーカイブ： 2021-12-16

1. 目的
2. 準備
2.1. open-visualizationsのダウンロード
2.2. ライブラリのインストール
3. チュートリアル1 (plotnineを用いる場合)
3.1. ライブラリの読み込み
3.2. 保存用のフォルダを用意
3.3. データの読み込み
3.4. データの選択
3.5. プロット
3.6. プロットと直線
3.7. グループごとのプロットの位置を微妙に変える
3.8. プロットの色を変更
3.9. 箱ひげ図 (boxplots)
3.10. バイオリン図 (violin plot)
3.11. 信頼区間 (CI bar)
3.12. 各グループの平均を直線で結ぶ
3.13. プロット・箱ひげ図・バイオリン図・信頼区間
4. チュートリアル2 (matplotlibを使う場合)
4.1. ライブラリの読み込み
4.2. 保存用のフォルダを用意
4.3. データの初期化
4.4. プロット
4.5. プロットと直線
4.6. グループごとのプロットの位置を微妙に変える
4.7. the amount of jitter and create a dataframe containing the jittered x-axis values
4.8. 信頼区間 (CI bar)
4.9. バイオリン図 (violin plot)
4.10. 2群のBeforeとAfterをそれぞれプロット
4.11. さらに信頼区間の追加
4.12. プロット・箱ひげ図・バイオリン図・信頼区間
5. 高画質で保存したい場合
5.1. plotnineの場合
5.2. matplotlibの場合

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1. 目的
2. シンプルなヒートマップ
2.1. ライブラリのインポート
2.2. データの読み込み
2.3. 相関行列の計算
2.4. ヒートマップの作成
3. プロットの大きさを相関係数に応じて変える
3.1. heatmapzのインストール
3.2. ライブラリのインポート
3.3. データの読み込み
3.4. ヒートマップの作成

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1. 目的
2. データ（例：AIの予測値と正解値）
2.1. PVHs.csv
3. コード
4. 実行結果

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1. 目的
2. 1つの図に3群の結果をプロット
2.1. データ準備
2.2. ソースコード
2.3. 結果確認
2.3.1. Boxplot
2.3.2. Boxplot_with_dot
2.3.3. Violinplot
3. 1つの図に3群の結果を各領域ごとにプロット
3.1. データ準備
3.2. ソースコード
3.3. 結果
4. 1つの図に3つの変数に対して4群の結果を3パターンプロット
4.1. データ準備
4.2. ソースコード
4.3. 結果

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