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コース

Matplotlibで学ぶデータ可視化入門

基礎スキルレベル

更新日 2025/06

Matplotlibを使用してデータ可視化を作成し、カスタマイズし、共有する方法について学びましょう。

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PythonData Visualization

4時間

14 ビデオ

44 演習

3,600 XP

230K+

修了証明書

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コース説明

データをプロットや図で可視化すると、データに潜むパターンが見えて洞察が得られます。良い可視化は、他者への情報共有にも役立ち、データアナリストやそのほかの利用者にとって有用です。本コースでは、強力なPythonのデータ可視化ライブラリであるMatplotlibの使い方を学びます。Matplotlibは、さまざまな種類のデータセットに対して豊かな可視化を作るための基盤を提供します。異なる種類のデータに合わせた可視化の作成方法に加えて、カスタマイズ、自動化、共有の方法も学びます。動画にはライブトランスクリプトが含まれており、動画左下の「Show transcript」をクリックすると表示できます。コースの用語集は、右側のリソースセクションにあります。 CPEクレジットを取得するには、コースを完了し、認定アセスメントで70%のスコアに到達する必要があります。右側のCPEクレジットの案内をクリックするとアセスメントに移動できます。

前提条件

Introduction to Python

1

Introduction to Matplotlib

This chapter introduces the Matplotlib visualization library and demonstrates how to use it with data.

Introduction to data visualization with Matplotlib

Using the matplotlib.pyplot interface

Adding data to an Axes object

Customizing your plots

Customizing data appearance

Customizing axis labels and adding titles

Small multiples

Creating a grid of subplots

Creating small multiples with plt.subplots

Small multiples with shared y axis

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2

Plotting time-series

Time series data is data that is recorded. Visualizing this type of data helps clarify trends and illuminates relationships between data.

Plotting time-series data

Read data with a time index

Plot time-series data

Using a time index to zoom in

Plotting time-series with different variables

Plotting two variables

Defining a function that plots time-series data

Using a plotting function

Annotating time-series data

Annotating a plot of time-series data

Plotting time-series: putting it all together

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3

Quantitative comparisons and statistical visualizations

Visualizations can be used to compare data in a quantitative manner. This chapter explains several methods for quantitative visualizations.

Quantitative comparisons: bar-charts

Stacked bar chart

Quantitative comparisons: histograms

Creating histograms

"Step" histogram

Statistical plotting

Adding error-bars to a bar chart

Adding error-bars to a plot

Creating boxplots

Quantitative comparisons: scatter plots

Simple scatter plot

Encoding time by color

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4

Sharing visualizations with others

This chapter shows you how to share your visualizations with others: how to save your figures as files, how to adjust their look and feel, and how to automate their creation based on input data.

Preparing your figures to share with others

Selecting a style for printing

Switching between styles

Saving your visualizations

Saving a file several times

Save a figure with different sizes

Automating figures from data

Unique values of a column

Automate your visualization

Where to go next

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Matplotlibで学ぶデータ可視化入門

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