グラフを描く際には、多くの人はExcelを利用するだろう。
ただしRでも、pythonでもグラフは描写できる。
前者はデータサイエンスのプロが使う印象。
pythonは機械学習との相性が良く、
後者でのグラフの描写は、機械学習の流れの中、たとえばアウトプットの精度を確かめる時に利用したりする。
pythonでのグラフ描写は混乱する。
それは、複数のライブラリーの利用が可能で、
しかも、あるライブラリーの利用時に、ほかの、あるライブラリーをAPIとして呼び出せるからだ。
オッケー、いい機会なので、ここでまとめておこう。
その１
pnadas自体はグラフの描写はできない。
その代わりに、pandasのモジュールであるSeries、DataFrameは描写のメソッドを保持している。
matplotlib.pyplotをインポートすることで、その機能をAPIとして呼び出せる。
その２
matplotlib.pyplotは、plot、subplots、add_subplotの描写メソッドを保持している。
後者２つを選んだ方が、グラフはカスタマイズしやすい。
その際には、Figureクラス、Axesクラスを呼び出す。