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
   

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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
   

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3. 成果物
   

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4. 成果物
   • Sample png2
   

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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
   

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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
   

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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
   

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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）
   

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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
   

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