데이터 사이언스 아카데미 (Data Science Academy)

■ Bar chart Bar chart는 막대그래프로 x의 값이 연속적이 아니라 카테고리 값인 경우 bar(), barh()를 이용해 그린다. 막대를 그릴 때 alpha를 이용해 투명도 지정 가능 (0: 완전 투명, 1: 완전 불투명) xerr이나 yerr 값을 지정하면 error bar를 추가할 수 있다. # 세로 막대 그래프 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np labels = ['Seoul', 'Busan', 'Incheon', 'Gwangju', 'Jeju'] y = [20, 34, 30, 35, 27] x = np.arange(len(y)) plt.title("Bar Chart") plt.bar(x, y) pl..

데이터 분석/시각화 2023. 11. 3. 08:49

■ Figure 객체 figure()를 이용하여 Figure 객체를 얻을 수 있다. plot() 함수를 이용하여 그래프를 그리면 자동으로 Figure 객체가 사용된다. 여러 개의 윈도우를 동시에 띄워야 하거나 그림의 크기를 설정해야 할 때 주로 사용된다. matplotlib.pyplot.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True, FigureClass=

데이터 분석/시각화 2023. 11. 3. 08:35

■ 인수를 이용한 스타일 지정 앞의 스타일 외에도 인수이름을 지정하여 스타일 설정 가능 참고 : http://Matplotlib.org/api/lines_api.html#Matplotlib.lines.Line2D 스타일 문자열 약자 의미 color c 선 색깔 linewidth lw 선 굵기 linestyle ls 선 스타일 marker 마커 종류 markersize ms 마커 크기 markeredgecolor mec 마커 선 색깔 markeredgewidth mew 마커 선 굵기 markerfacecolor mfc 마커 내부 색깔 # 다양한 인수를 적용한 그래프 작성 x = np.arange(10) y = np.random.randint(0, 100, 10) plt.plot(x, y, c="b", lw..

데이터 분석/시각화 2023. 11. 2. 09:06

■ Marker Style의 종류 character description character description '.' point marker 's' square marker ',' pixel marker 'p' pentagon marker 'o' circle marker '*' star marker 'v' triangle_down marker 'h' hexagon1 marker '^' triangle_up marker 'H' hexagon2 marker '' triangle_right marker 'x' x marker '1' tri_down marker 'D' diamond marker '2' tri_up marker 'd' thin_diamond marker '3' tri_left marker '|..

데이터 분석/시각화 2023. 11. 2. 08:52

■ 간단한 선 그래프 작성 x 데이터와 y데이터 준비 plt.plot() 에, x 데이터와 y 데이터, 서식정보 전달 그래프 제목, 축 제목, 범례 등 그래프를 그릴 때 필요한 정보를 설정한다. plt.show() 함수를 이용해 그래프를 화면에 display 한다. ■ plot() 함수 matplotlib 라이브러리에서 2차원 그래프를 그리기 위한 함수 다음과 같이 두 가지 방법으로 그래프를 그릴 수 있다. plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs) ►x, y : 점 또는 선 노드의 좌표 (하나의 plot에 여러 개의 좌표와 fmt를 설정하면 복수 개의 그래프를 그릴 수 있다..

데이터 분석/시각화 2023. 11. 2. 08:42

■ 시각화란? 수집된 원본 데이터나 분석된 결과를 점, 선, 면으로 이루어진 다양한 종류의 그래프로 표현하는 것 ■ 시각화를 하는 이유 분석된 정보를 그래프 등을 통해 확인하면 데이터에 대해 더욱 잘 이해할 수 있게 된다. ■ 시각화 라이브러리의 종류 matplotlib, seaborn, plotnine, folium, poly.ly, pyecharts 등이 있다. 자바스크립트 기반 라이브러리인 d3.js 등으로도 시각화 가능. scikit-learn 등의 패키지에서도 제공되는 시각화 기능이 존재 matplotlib, seaborn이 많이 사용된다. ■ matplotlib의 특징 정형화된 차트 이외에도 저수준 api를 사용한 다양한 시각화 기능을 제공. 2차원 평면 그래프를 간단하게 그릴 수 있다. 사이..

데이터 분석/시각화 2023. 11. 2. 08:35