Pythonには matplotlibなどさまざまなデータ可視化のためのライブラリがあります。しかし、可視化ツールは学習コストが高いことから、ウェブ上にあるコードを参考になんとなく書いているという方が多いのではないでしょうか。本発表では、目的にあった可視化ツールの選択法を提案したうえで、代表的な可視化ツールである matplolib での描画のポイントや、Bokehなどを使ったその他の可視化の方法について紹介します。

Python の可視化ツールは数多くありますが、どのツールを選択するのがよいのかという情報はほとんどありません。また、可視化ツールは独自のルールが多く、思いどおりのグラフを描画するためには学習コストがかかります。多くの方はネット上に見られるサンプルを参考に、手探りでコードを書いているのではないでしょうか。本発表では目的に合った可視化ツールの見つけ方、Python らしい可視化のためのコードの書き方、Jupyter Notebookを使ったいくつかの可視化ツールの基礎を紹介します。

## 1. 可視化ツールの選び方 * 多様な可視化ツール * どの可視化ツールを選んだいいの？可視化ツールの選び方 ## 2. matplotlibをしっかり使いこなす * 5分で理解する matplotlib による可視化の基本 * matplotlibを使った可視化 ## 3. そのほかの可視化ツール ### pandas * 一行でここまで可視化できる * pandasで凝ったグラフを描く ### Seaborn * 見た目を整えるだけのパッケージだと思っていませんか？ * Seabornの機能を活用する ### Bokeh * 5分で理解する Bokeh による可視化の基本 * Bokehならではの機能紹介