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Python改訂版 Pythonユーザのための Jupyter[実践]入門の評価
データ更新日:2020-09-13

Python分野での評価

書籍の評価について

簡単に次のような指標から評価を計算しています。

  • ・書籍が紹介されているQiita記事のいいね数と更新日
  • ・書籍が紹介されているサイトのGoogleでの検索順位
  • ・Twitterで書籍に関する最新ツイートのいいね数とリツイート数

詳細な評価の計算方法については下記をご覧ください。

書籍の評価について

順位25
総合点3
Googleの検索結果での点数2
twitterでの点数1

基本情報

内容JupyterLabの使い方とデータの分析・可視化を徹底解説!データ分析の必須ツール、JupyterLabの基本から応用まで。pandasによるデータの集計・加工・可視化ノウハウ。Matplotlibとseabornによる効果的なグラフ作成。
目次■第1章 JupyterLabを導入しよう 1.1 Project Jupyterとは 1.2 Anacondaを利用したPython環境の構築 1.3 condaコマンドの使い方 1.4 Anaconda Navigatorの使い方 1.5 日本語フォント環境の準備 ■第2章 JupyterLabの操作を学ぼう 2.1 JupyterLabでコードを実行 2.2 JupyterLabのインターフェイス 2.3 JupyterLabの使いこなし ■第3章 pandasでデータを処理しよう 3.1 pandasとは 3.2 サンプルデータについて 3.3 Series 3.4 DataFrame 3.5 さまざまなデータの読み込み 3.6 データの前処理 3.7 テキストデータの処理 3.8 時系列データの処理 3.9 基本統計量の算出 3.10 データの結合 3.11 データの集計 3.12 データの可視化 ■第4章 Matplotlibでグラフを描画しよう 4.1 Matplotlibとは 4.2 グラフの描画 4.3 折れ線グラフ 4.4 散布図 4.5 棒グラフ 4.6 ヒストグラム 4.7 箱ひげ図 4.8 円グラフ ■第5章 Matplotlibを使いこなそう 5.1 グラフの構成要素 5.2 フィギュアとサブプロットの書式設定 5.3 グラフの軸と目盛りの設定 5.4 凡例の設定 5.5 線の書式設定 5.6 色の設定 5.7 文字列の書式設定 5.8 描画スタイルの適用 5.9 グラフをファイルに出力 5.10 Matplotlibでグラフを描画する2つのアプローチ ■第6章 seabornでデータを可視化しよう 6.1 seabornとは 6.2 APIの概要 6.3 グラフの描画方法 6.4 データの関係の可視化 6.5 カテゴリデータの可視化 6.6 データ分布の可視化 6.7 回帰の可視化 ■第7章 seabornを使いこなそう 7.1 ファセットの活用 7.2 ペアグリッドの活用 7.3 ジョイントグリッドの活用 7.4 axes-level関数の利用 7.5 グラフのスタイルと書式の設定 ■第8章 Colaboratoryを使おう 8.1 Colaboratoryの基本 8.2 ファイルの読み込み 8.3 Colaboratoryの活用
著者池内孝啓, 片柳薫子, @driller
出版日2020-08
ページ数424
出版社技術評論社

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