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第７回 Python によるデータ解析２

データサイエンス/2023?

CONTENTS

• 統計グラフ
  • 様々なグラフ
  • 統計グラフ表示のためのライブラリ
• 統計グラフの描画体験
  • データの準備
  • ヒストグラム
  • ボックスプロット
  • 散布図
  • 折れ線グラフ・棒グラフ・円グラフ
• 演習８｜統計グラフ
  • ノートブックの新規作成
  • サンプルデータ
  • サンプルコード
  • 学科サイトにリンク掲載
• 演習８｜プログラムの解説
  • ライブラリーの読み込み
  • ヒストグラム・ボックスプロット・散布図
  • 棒グラフ・折れ線グラフ・円グラフ
• Pythonによる統計グラフ＋
  • seabornについて
  • ヒストグラム
  • ボックスプロット
  • 散布図
  • 散布図行列
  • ヒートマップ
  • 棒グラフ・円グラフ等
• 演習８＋｜統計グラフ＋
  • ノートブックの新規作成
  • サンプルデータ
  • サンプルコード
  • 学科サイトにリンク掲載
• 演習８＋｜プログラムの解説
  • ライブラリーの読み込み
  • ヒストグラム
  • ボックスプロット
  • 散布図
  • 散布図行列
  • ヒートマップ
  • ファイルの保存について
• APPENDIX
  • 数理グラフ

統計的検定

演習７｜統計的検定

（書きかけです）

サンプルデータの事前確認

（書きかけです）

ノートブックの新規作成

• Google Colaboratory でノートブックを新規作成
• Untitled0.ipynb というファイル名を変更 ＞ xxxxxxxxxx.ipynb
  
  

サンプルコード

• JupyterNotebook形式（.ipynb）でサンプルプログラムを提供します。
  　XXXXXX（GitHub に置いています）
  このページの上から順に、テキストとコードを自分のノートに書く、あるいは、コピー＆ペーストして、お試しください。

  In [ ]：コード部分です。これを自分のノート のコードブロックに書く
  Out [ ]：実行結果です。コードを実行すると表示されます。
  説明文：必要に応じて、自分自身のノートとして記載して下さい。

  
  

学科サイトにリンク掲載

ノートを、学科サイトの個人ページからリンクして下さい。以下、手順です。

• 1. 自分のノートを開いた状態で、右上の「共有」をクリック

• 2. 共有設定を変更して、以下のように表示される状態にします。

  このリンクを知っているインターネット上の全員が閲覧できます。

• 3. 「リンクをコピー」をクリックして、そのアドレスを、以下の形式で、学科サイトの「Jupyter Notebooks」の部分に掲載して下さい。

  -[[xxxxxxxxxxxxx>https://colab.research.go・・=sharing]]

• 4. 以下のようになればOKです。
  https://design.kyusan-u.ac.jp/socialdesign/?JohnSmith/DataScience
  
  
  
  

演習７｜プログラムの解説

以下、上記のサンプルプログラムの説明です。

ライブラリの読み込み

（書きかけです）

CSVデータの読み込み

（書きかけです）

XXXXXXXXXX

（書きかけです）

XXXXXXXXXX

（書きかけです）

関連リンク

（書きかけです）