[toto] 第1307回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1307回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1305回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1305回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1304回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1304回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[toto] 第1303回 totoの対象試合に関するデータ

はじめに第1303回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。まとめた内容としては、チームスタイル指標(チャンス構築率, シュート成功率, 得点,失点, 敵陣ポぜッショ

[matplotlib] 119. hatchで使用可能な模様一覧(ax.fill_between)

棒グラフ(ax.bar)や塗りつぶし(ax.fill_between)では、hatchを設定することで、さまざまな模様をつけることができる。ここでは、ax.fill_betweenを用いて、hatchで使用可能な模様の一覧を表示する。 また、hatchの模様の太さを変える方法についても説明する。

[toto] 第1301回 totoの対象試合に関するデータ

第1301回 totoで行われる試合のチームデータをまとめた結果を以下に示します。下記サイトを参考にしてデータをまとめました。

[seaborn-image] 8. scientific_ticksでカラーバーの表記を10のn乗に変更して表示

Seaborn-imageはmatplotlibベースの画像可視化ライブラリであり、簡潔なコードで画像データを明瞭に描写することができる。データ可視化ライブラリであるseabornの2次元データ版のような感じとなっている。ここでは、カラーバーの表記を10のn乗に変更して表示できるscientific_ticksについて説明する。