データを可視化する一般的なテク（？）～heatmapの拡張～ kaggle meetup #3

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1. データを可視化する一般的なテク（？） ～heatmapの拡張～ threecourse

2. motivation • Heatmapのセルの大きさを可変にするこ とにより、もう一つ情報を加えたい • 具体的な想定は商品×地域で、収益率とボ リュームを同時に見せるイメージ • ボリュームを見せることで、重要度や統計的 な信頼度についても把握できる

3. 成果物

4. 成果物 • Sample png2

5. 成果物 • Kaggle Kernel https://www.kaggle.com/threecourse/heatm ap-with-change-cell-size-feature • Github https://github.com/threecourse/kaggle- meetup-heatmap

6. やったこと • Seabornのheatmapを改造 – Heatmapはseaborn/matrix.pyの_HeatMapper クラス、heatmapメソッドに記述されている – Heatmapでは内部的にpcolormeshが使われてい る。これでは実現が難しいので、rectを1個1個書 く方法に変更。

   – argumentとその使われ方を修正。keyword argumentの使い方をもう少し明示的にしてほし い。 – annotationの追加はもともと機能にあった

7. 既存のライブラリで 何かが足りないときにどうするか method pros cons スクラッチで書く • 簡潔、動きがわかり やすい •

   ライブラリでいろん な状況を受け入れて いるところを結局自 分で書くことになる 既存のライブラリの一 部をコピペする（適宜 importを修正する） • ライブラリの上手い やり方を取り込むこ とができる • 小さな修正で済む場 合がある • ライブラリの理解が 深まる • いろんな状況を受け 入れる設計になって いるため、考えるこ とが増える（ばっさ り切るのもあり） • ライブラリの理解や ライブラリの思想に 合わせる必要がある

8. seaborn • Seabornの見た目が綺麗な理由 – sns.set()でset_context, set_style, set_paletteの３点を変更 する。 – context：ラベルや線やその他プロットの要素

   – style : axesの色、グリッドの有無やその他美的要素 – palette : カラーパレット https://seaborn.pydata.org/tutorial/aesthetics.html • heatmapではargumentである程度のことはできる。ちゃん とドキュメントの引数の説明くらいは読んでおくのが良い。 • 値から色空間へのマッピングが“組み込まれすぎ”な気がする。 もう少し疎結合であってほしい。（例えば、d3.jsのdomain, rangeを指定してマッピングする）

9. matplotlib • つらい • matplotlibの概念・構成、plotを作ったり修正するときにど ういう順番に考えていけば良いかがわかる本がほしい • (stackoverflowとかで調べて）plt.xxxでできるのはわかるけ ど、ax.xxxでやりたいんですけど… •

   globalに値を突っ込まれる場合が多いような・・・ • 全体的な設定はrcparamsでできる。 • rcparamsと各オブジェクトの操作が対応しているわけではな いので、各ArtistのAPIを見ていくしかない • Artistクラスに属するオブジェクトは、set(dict)とすると、 set_key1(value1), set_key2(value2)という関数がそれぞ れ呼びだされる。 • ちょっとした関数を作るときには、ax_kwsのような引数に dictを入れて、setで属性を設定するのがわかりやすいか