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

threecourse
October 28, 2017
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データを可視化する一般的なテク(?)~heatmapの拡張~ kaggle meetup #3

threecourse

October 28, 2017
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  1. 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
  2. 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)
  3. 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