今日、4月18日の #石狩湾 の海水温約8℃。#手稲山口 側の気温16℃、風速2.2m/sと弱くなってきた。このまま維持すれば #高島おばけ(= #蜃気楼)発生の可能性あり。一方、#小樽 側は風が強いので難しい。ぜひ石狩湾新港方面を見てください。 #札幌 #石狩 #mirage #superior_mirage #python #matplotlib pic.x.com/7zeF1KQfyL

今日、4月17日 #石狩湾 の海水温約8℃。#小樽 は気温が14℃程度で風が弱く #高島おばけ(= #蜃気楼)発生の可能性有です。今年より #生成AI と統計手法のハイブリッドで分析します。尚、#手稲山口 の気温16℃前後。風速3.5m/s前後なので難しいかも… #札幌 #mirage #superior_mirage #python #matplotlib pic.x.com/qFgxcYAjBM

【複数グラフを並べる型🧩】 subplotsやGridSpec、毎回なんとなくで組むとレイアウトで迷いがち。 配置の考え方を先に知ると、比較しやすい図を作りやすくなります。保存して後で見返す pythondatalab.com/matplotlib-sub… #Python初心者 #Matplotlib

【配色で伝わり方が変わる🎨】 カラーマップやcolorbarを何となく選ぶと、読み手に伝わりにくいことがあります。 色の選び方を見直すだけでも、可視化のミスを減らしやすいです。図解（画像）もチェック pythondatalab.com/matplotlib-col… #データ可視化 #Matplotlib

【凡例や注釈でごちゃついた…📝】 軸ラベル・凡例・annotateを後回しにすると、グラフが伝わりにくくなりがち。 見やすさの基本をまとめて確認すると、今日の図が整えやすくなります。まずここだけ押さえる pythondatalab.com/matplotlib-axi… #Python初心者 #Matplotlib

【散布図、何を見ればいい？🔍】 色とサイズを同時に使う散布図、最初はどこを見ればいいか迷いがち。 colormapやsizeの使い分けが見えると、分布の読み取りがしやすくなります。保存して後で見返す pythondatalab.com/matplotlib-sca… #Python初心者 #Matplotlib

【配色で損してない？🎨】 色は付けたけれど、見づらいグラフになりがちなことがあります。 カラーマップやカラーバーの考え方を押さえると、比較しやすい図に近づけやすいです。 迷ったらここに戻る pythondatalab.com/matplotlib-col… #データ可視化 #Matplotlib

【凡例と注釈で見づらい…📝】 グラフは描けても、軸や凡例、annotateで急に迷いがちです。 伝わりやすい形に整えるコツを知ると、手戻りを減らしやすくなります。 図解（画像）もチェック pythondatalab.com/matplotlib-axi… #Python #Matplotlib

【散布図の基本で迷う？📊】 scatter()で何を変えれば見やすくなるのか、最初は止まりがちです。 色やサイズの使い分けが見えると、散布図の読み取りが少しラクになります。 保存して後で見返す pythondatalab.com/matplotlib-sca… #Python初心者 #Matplotlib

【FigureとAxes、毎回あやふや🎨】 グラフ作成は土台の理解がないと設定で迷いやすいです。 Figure/Axesの関係がわかると、可視化の手戻りが減りやすいです。図解（画像）もチェック pythondatalab.com/matplotlib-fig… #Python #Matplotlib

【凡例や色で見づらくなりがち📈】 折れ線グラフは、線だけ描けても伝わりにくいことがあります。 色・線種・凡例の基本を押さえると、見やすい図に近づけやすいです。まずここだけ押さえる pythondatalab.com/matplotlib-lin… #Python #Matplotlib