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[PL 0303] データ可視化のためのPython - Matplotlibマスタークラス

matplotlibライブラリを利用したデータの可視化を扱う講義です。

48名 が受講中です。

  • asdfghjkl13551941
matplotlib
2025년
파이썬
데이터시각화
마스터과정
Matplotlib
Python
AI

こんなことが学べます

  • パイソン

  • Matplotlib

  • データの可視化

NOTICE

本講義は、人工知能特化カリキュラムAll about AIのpre-semester(本学期前の事前準備学期)に属する講義であり、

データ処理ライブラリ NumPy, Matplotlib, Pandas
データ可視化の重要なMatplotlibを扱う講義です。

Miro Link: https://miro.com/app/board/uXjVNJ8PZSs=/?share_link_id=801072444784

All About AIの紹介については、オリエンテーション講義を参照してください。

Pythonを使用したデータ可視化の重要なMatplotlib!

Pythonの世界では、Matplotlibはデータ可視化のde facto standardであるライブラリです。

NumPyと同じように一度きちんと学んでおけば、今後どの分野を学ぶのにも役立つライブラリです。

このレッスンでは、Matplotlibを他のどの教育資料よりも完全に学びます。

体系的な構成とオブジェクト指向の観点からのMatplotlib!

本講義は4つのパートと18のチャプターで構成されています。

Part.I Matplotlib Preview

Chap1 Visualization Preview with PyPlot Interfaces

Chap2 Visualization Preview with OOP Interfaces

Part.II Matplotlib Anatomy

Chap3 Matplotlib Anatomy Prerequisites

Chap4 Figure Objects

Chap5 Axes Objects

Chap6 Text Objects

Chap7 Spines, Ticks and Grids

Chap8 Axis Objects and Legends

Chap9 Colormaps and Colorbars

Chap10 rcParams and Styles

Chap11 Transformations

Part.III Plotting APIs

Chap12 Pairwise Data Visualizations

Chap13 Statistical Distributions Visualizations

Chap.14 Gridded Data Visualizations

Chap.15 3D Data Visualizations

Part.IV Visualization Hands-on Practices

Chap.16 EDA on the Iris Species

Chap.17 MNIST Classification

Chap.18 EDA on the London Bike Sharing


以下は、目標を達成するために学ぶべき内容を説明するために、パートを逆順で紹介します。

Part.IV Visualization Hands-on Practices

最後に、このレッスンを通して、データを私たちが望むように可視化する能力を学びます。

この目標に合わせて、最後のPart.VIでは、機械学習で最も一般的なデータを処理して視覚化する練習を行います。

以下は、Part.VIで直接私と一緒に作成する視覚化の例です。

Part.III Plotting APIs

Part.VIのようなグラフを描くためには、Matplotlibが提供するさまざまなplotting APIの使い方を学ぶ必要があります。

Matplotlibでは、次の種類のプロットを提供します。

私たちは、このレッスンで上記の図のうち、あまり使用されていないグラフを除くすべてのプロットAPIの使い方を学びます。

Part.II Matplotlib Anatomy

私たちがPart.IIIの内容を学ぶ前に、Part.IIでは、すべてのグラフに共通して適用される要素の使い方を学びます。

この図に示すように、Figure、Axes、Text、Spine、XAXis、YAxis、Tick、Ticklabel、Gridなどの要素はすべてのグラフに適用されます。

したがって、Part.IIでは、本格的にグラフを描く前に、これらの共通の要素を私たちがどのように望むように扱うことができるかを学びます。

これにより、Matplotlibの世界に適用される共通の要素を一度に学ぶことができ、体系的にMatplotlibがどのように動作するかを学ぶことができます。

Part.I Matplotlib Preview

Part.IIでは、Matplotlibグラフのコンポーネントを1つ1つ学びます。

ただ、すぐにこの内容を学ぶと、学ぶ内容が多少浮き上がる音のように聞こえます。

そのため、最初のパートであるPart.Iでは、軽くMatplotlibを使用してグラフを描く全体的なプロセスの味を見ます。

Matplotlibで使用される2つのインターフェースについて軽く学び、このPyPlotインターフェースとOOPインターフェースのうち、OOPインターフェースが強力な理由を学びます。

これにより、次の学習内容がどこにどのように適用されるかを理解できます。

Reference Noteとしての講義!

PythonのMatplotlibを本番で使用するとき、かなり多くの内容があるので、すべてを覚えて使用するには無理があります。

このレッスンのレッスンノートは、将来的にあなたがインターネット上で資料を見つけて非効率的に働くことなく、レッスンノートを見て素早く作業するのを助けるためのリファレンスノートとしての役割を果たすでしょう。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • Pythonを使ってデータを扱っていらっしゃる方

  • 機械学習、ディープラーニングを学んでいる方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Numpyの基礎

  • Python文法の基礎

こんにちは
です。

2,944

受講生

117

受講レビュー

81

回答

5.0

講座評価

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講座

강의 이력

  • [멋쟁이 사자처럼] 인공지능중고급과정

  • [국립기상과학원] 2022년, 2023년, 2025년 기상 AI 부스트캠프

  • [삼성전기] 신입SW과정 전문반

  • [국가과학기술인력개발원] R&D 수행 역량 강화 장기 멘토링

  • [국가과학기술인력개발원] R&D 전문과정 이러닝 컨텐츠 제작

  • [국가과학기술인력개발원] 박사후연구원 연구 데이터 시각화 과정

  • [원광대학교] 원광대학교 AI 집체교육 및 AI 장단기과정

  • [한국지능정보사회진흥원] SW여성인재 교육

  • [SK m&service] 데이터 기반 의사결정

  • [한국IT비즈니스진흥협회] ICT COG Academy

  • [서울시 교육청] 신기술분야 연수

     

  • [KT] KT AI 역량향상 과정

  • [K-ICT] 데이터 안심구역 분석캠프

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  • [서울과학기술원] AI 활용 심화교육

  • [서울대학교] AI 활용 역량강화 교육

  • [HD한국조선해양] AIC AI 연구직 역량 평가 개발

  • [멀티캠퍼스] 원리부터 구현까지, 머신러닝 핵심 알고리즘 마스터

     

     

     

 

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  • [패스트캠퍼스] 한 번에 끝내는 머신러닝과 데이터분석 A-Z

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  • [패스트캠퍼스] 딥러닝인공지능 초격차

  • [패스트캠퍼스] 컴퓨터 공학 초격차 VER.2

     

カリキュラム

全体

103件 ∙ (19時間 55分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
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