「データの視覚化を即座に改善する4つの簡単な方法」

4 simple ways to instantly improve data visualization

Matplotlibで作成されたチャートの改善例

効果的なデータの可視化は、ビジネス分析、データサイエンス、地球科学など、多くの分野で重要なスキルです。美しく理解しやすいデータの可視化は、ターゲットオーディエンスにアイデアを刺激したり、表示される情報に基づいて行動を起こしたりするのに役立ちます。

Pythonの世界では、いくつかのデータの可視化ライブラリが利用可能です。ただし、Pythonとデータサイエンスの初心者の多くはMatplotlibから始めます。

Matplotlibは、データを自由に表示するための多機能な方法を提供しています。私の以前の記事では、デフォルトのチャートをいくつかのステップ進んだデータの可視化を示しました。

ただし、これらの図を作成するには忍耐と追加のPythonコードが必要です。これにより、図の最も小さな部分さえも変更するための可能な解決策を見つけるために、StackOverflowやライブラリのドキュメントでの検索が多くなることがよくあります。

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いくつかのシンプルなガイドラインに従うことで、Matplotlibで作成された図をすぐに改善することができます。

この記事では、VoAGIで共有するためまたは学術出版物で使用する図を作成する際に定期的に使用している私のお気に入りのガイドラインを4つ共有します。

これらのガイドラインは必ずしもMatplotlibに限定されるものではありません。ExcelやTableauなどのチャートを作成できるソフトウェアにも同様に適用できます。

チャートの不要な要素を削除し、シンプルに保つ

Matplotlibのチャートを改善する最も迅速で簡単な方法の1つは、「チャートのゴミ」を表示する量を減らすことです。

チャートのゴミとは、読者や表示されているデータに実際に価値を追加しない不必要で混乱を招く要素のことを指します。

チャートを作成する際には、データをよりよく理解するのに役立つ要素のみを含めるようにする必要があります。

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