Pythonを使ったグラフの作り方をマスターしよう|2時間で学べます【Matplotlib & Seaborn入門講座 合併版】

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  • Опубликовано: 28 дек 2024

Комментарии •

  • @kinocode
    @kinocode  2 года назад +3

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  • @bunyoh
    @bunyoh 3 месяца назад +2

    Matplotlibってこんなふうにまとまった資料は少ないです
    ありがとうございました!

    • @kinocode
      @kinocode  3 месяца назад

      ありがとうございます!
      ライブラリのアップデートで変わっているところもありますので、エラーが出るようでしたら公式リファレンスも参考になさってみてください。
      更新版の動画もいずれ対応いたします!

  • @678housedrink6
    @678housedrink6 Год назад

    とても為になりました。無料で拝見できてとても助かりました。

  • @栗松-d5g
    @栗松-d5g 2 года назад

    神ーーー!!
    基礎編でここまで丁寧にやってくれるの助かります!!

  • @inuinu4068
    @inuinu4068 3 года назад +2

    超入門講座、Pandas入門、Matplotlib&Seaborn入門、全部お世話になりました!
    『Python1年生&2年生』終えた後の知識定着にちょうどよかったです。
    いつも分かりやすい内容で助かります、これからもフォローしますのでよろしくお願いします!

  • @勉強用-l2f
    @勉強用-l2f 11 месяцев назад

    終わりー!
    ありがとうございました!

  • @勉強用-l2f
    @勉強用-l2f 11 месяцев назад +1

    1:34:23

  • @KH-lb8vz
    @KH-lb8vz 2 года назад

    これ最高。

  • @dupfan8689
    @dupfan8689 Год назад

    非常にわかりやすい説明でとても助かってます。
    17分50秒頃の
    「start = '2019-11-01'
    end = '2020-11-01'
    df = data.DataReader('^N225','yahoo',start,end)」
    を実行するとTypeError: string indices must be integersが出てしまいます。
    どのように対策すれば良いのでしょうか?

    • @kinocode
      @kinocode  Год назад +1

      pandas-datareaderのこの形式だとyahooからの取得ができなくなったことによるエラーです!
      「pandasdatareader yahoo」で検索すると解決策がヒットします。
      (yfinanceライブラリを使う方法です。)
      もしくは、データ取得元を「stooq」などのほかのところに変える方法もあります。

    • @dupfan8689
      @dupfan8689 Год назад

      @@kinocode
      解決しました!
      ありがとうございます

  • @alichinozx6497
    @alichinozx6497 2 года назад +1

    PytonだとExcelでは作成することが出来ない256個以上の設定のグラフを作成することは可能でしょうか?

    • @kinocode
      @kinocode  2 года назад +1

      「256個以上の設定」がどのような設定なのかはわかりませんが、265個のグラフを連続作成して保存することも、265種類のグラフを一気に作成することも可能です!

    • @alichinozx6497
      @alichinozx6497 2 года назад

      質問の仕方が悪くて申し訳ありません。
      データ系列の数が256以上の作成が可能かどうかになります。
      Excelでは256以上のデータ系列でグラフを作成しようとすると
      「使用可能なデータ系列の数は、1グラフに付き最大255個です。」
      と表示されます。

  • @accountgmail2527
    @accountgmail2527 2 года назад

    Xが時間軸の天気のグラフ作成はとても参考になりました。
    実際のその時の時間などを取得したり、CSVのデータ読み込みが必要なのかと勉強になりました。
    また、動画のデータ解析などでの動画の再生の時間軸などはX軸に設定することはかのうなのでしょうか?

    • @kinocode
      @kinocode  2 года назад +1

      可能です!

    • @accountgmail2527
      @accountgmail2527 2 года назад

      @@kinocode 早々にお返事ありがとうございます!
      キノコードさんの動画は使用しているツールからの説明もあり、本当に初心者が実装までできる流れがわかるので、苦手意識が少しなくなりもう少し勉強頑張ろうとおもいました。
      また、日付ではない動画の時間軸の内容などアップしていただけると嬉しいです!

    • @kinocode
      @kinocode  2 года назад +1

      リクエストありがとうございます!
      通常のグラフ作成を同じく、X軸とY軸に値を指定するだけですので試してみてください。
      また、時間や時刻を扱うには、datetimeモジュールを使用するとよいです。
      よく使う関数については、「こつこつPython」シリーズで説明をしていますので、参考になさってみてください。
      時系列データをデータフレームで扱う場合は、「Pandas入門講座」のレッスンで説明しております。
      ▼Pandas入門講座「時系列データ」
      ruclips.net/video/HX44pkFVlHk/видео.html
      そして嬉しいお言葉...!
      これからも、初心者の方にもわかりやすい説明を心掛けて努力して参ります!

  • @yashiTaka0603
    @yashiTaka0603 3 года назад +3

    ちゃんとしたヒストグラムや対数グラフ、ボード線図がExcelでもできないのでできるものを知りたい。

  • @赤尾大樹-l5o
    @赤尾大樹-l5o 2 года назад

    2021/7/1からpandas_datareaderから株価のデータを取得すると以下のエラーが発生という記事をいくつか見つけましたが、記載いただいているコードは現在もうまく動くのでしょうか?
    (自分はコピペして動かしましたが、うまくいきませんでした)

    • @kinocode
      @kinocode  2 года назад

      pandas_datareaderを最新のバージョンにアップデートしてみてはいかがでしょうか?
      一部のバージョンで、yahooからのデータ取得がサポートされていません。
      (どのようなエラーが出ているのかわかりませんので、推測の回答ですみません)

  • @jdotsystem
    @jdotsystem 2 года назад +2

    Graphicの対象を整理すれば自ずと必要なCodingは解る
    目的を理解すれば学ぶ時間は超越する
    15分でも多いぐらいに

  • @k.m.8929
    @k.m.8929 2 года назад

    matplotlibで日本語が文字化けしない方法を教えてほしいです

    • @kinocode
      @kinocode  2 года назад

      この一文で文字化けしません!
      import japanize-matplotlib
      初めての時だけ、「!pip install japanize-matplotlib」(Jupyter Labの場合は「!pip」それ以外なら「pip」)でインストールしてくださいね。

    • @k.m.8929
      @k.m.8929 2 года назад

      ありがとうございます!

  • @とびうお-z9n
    @とびうお-z9n 2 года назад

    ははははは

    • @kinocode
      @kinocode  2 года назад +1

      ひひひひひ

  • @勉強用-l2f
    @勉強用-l2f 11 месяцев назад

    終わりー!
    ありがとうございました!

    • @kinocode
      @kinocode  11 месяцев назад +1

      Python超入門、Pandas、そして可視化まで一気に学習されたのですねー!
      早い!
      実際にご自身が使っているデータで色々試してみてください!
      データ分析や数字の見える化は、DXの初手です。
      活かしましょう!