散布図をいつ使うべきか、理解度を確認しましょう。NBA のデータセットは nba としてあらかじめ読み込まれており、コンソールで確認できます。
nba
nba DataFrame の次の列の組み合わせのうち、散布図での可視化に最も適しているのはどれですか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では Bokeh ライブラリの基本を学び、インタラクティブなプロットを作成して Python の可視化スキルをレベルアップします。HoverTool を含む設定ツールのセットアップ方法を確認し、ステークホルダーがプロットとやり取りできる多様な機会を提供する方法を身につけます。
現在の演習
この章では、軸のカスタマイズ、凡例の作成と強化、グリフ設定の変更、そして Bokeh のカスタムテーマの適用方法を学びます。
ステークホルダーに伝えるためのさまざまな要素の使い方を学びます。カテゴリカルデータでグループ化棒グラフを作成し、複数のサブプロットを組み立て、注釈を追加し、テキストを調整して、Bokeh の可視化をさらに印象的に仕上げます。
Bokeh のウィジェットと、それらがどのように Python の可視化を操作可能にするかを学びます。まず、視聴者がグリフの大きさを変更できる Spinner を取り上げます。次に、軸の範囲を変えられる Slider を解説します。最後に、ドロップダウンの選択に応じてプロットを更新できる Select ウィジェットを紹介します。
