機械学習のためのPython入門講座 Day5

2020.04.16 2020.04.13

SkillUp AI社が提供しているPython入門講座の５日目を修了しました。
（ 1日目, 2日目, 3日目, 4日目）

Day5：データの可視化 – Matplotlib について

Matplotlibとは、Pythonのためのグラフ描画ライブラリです。
NumPyやPandasとの連携が非常に円滑というのが売りのようです。

Matplotlibライブラリ

内容は平たく言うと2点です。

機械学習の観点からは、「外れ値」を見つけやすくしデータの前処理の方針を決定することが、データ可視化の目的だそうです。

プログラミングでグラフ化なんて、30年くらい前に小学校で習った「ベーシック」くらいしか記憶にございません。

ですので、ライブラリを使ったプログラムにてグラフを書くのは馴染みがありません。
演習どおりやるのみです。できました。

できることはできましたが、理解という点ではできていません。

Matplotlibによるグラフ化には「Pyplotインターフェース」と「オブジェクト指向インターフェース」という2つの書き方があるのですが、いずれの書き方も私には難しく使い分けるにはまだまだ学習が足りないと思います。

割合を知るための円グラフ、分布を知るためのヒストグラム、2つの相関を表す散布図など、データ解析のために最適なグラフを選ぶことは重要です。

これは、Pythonの学習に限らず重要な点ですね。

Excleなどでグラフを作る際にも意識しておく点なので、色々な事例に触れて経験値を積めばおのずとわかると思います。

今回の学習で、簡単にデータをグラフ化することができるということが良くわかりました。

ただし、グラフ化プログラミングの内容は簡単ではなくある程度慣れないと難しいと感じました。

演習を一通りやったことで、次にやるときにアドバンテージにはなるはず。という気持ちで次に進みたいと思います。