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Seaborn seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.13.2 documentationseaborn: statistical data visualizationseaborn.pydata.orgMatplotlib 보다 쉽고, 예쁘게, Pandas 와의 쉬운 연동Matplotlib 기반으로 쉽게 작성됨Matplotlib의 high level API 라고 이해하면 편함Default 설정만으로 Matplotlib 보다 수려한 Visual 제공하며 Pandas 와 쉽게 연동그러나 Matplotlib를 어느 정도 알고 있어야함Seaborn Axes Level vs Figure Level 함수Axes Level은 기존 Matplotlib과 유사하게 개별 Axes가 P..

x축, y축에 축명을 텍스트로 할당. xlabel, ylabel 적용plt.plot(x_value, y_value, color='red', marker='o', linestyle='dashed', linewidth=2, markersize=12)plt.xlabel('x axis')plt.ylabel('y axis')plt.show()x축, y축 틱값을 표현을 회전해서 보여줌. x축값이 문자열이고 많은 tick값이 있을 때 적용x_value = np.arange(1, 100)y_value = 2*x_valueplt.plot(x_value, y_value, color='green')plt.xlabel('x axis')plt.ylabel('y axis')plt.xticks(rotation=45)#plt.yti..

MatplotlibPython Graph Visualization 으로 가장 많이 사용되는 라이브러리.Python Visualization에 많은 공헌을 함.3차원 이상의 입체 시각화도 다양하게 지원그러나 직관적이지 못한 API 로 인해 개발에 익숙해 지는데 많은 시간이 필요하며 기본 설정 환경에서 현대적인 감각이 떨어지는 Visual 개선 필요Matplotlib.pyplot 모듈의 이해pyplot의 두가지 중요 요소 - Figure 와 Axes여러 개의 plot을 가지는 Figureimport matplotlib.pyplot as plt#%matplotlib inlineplt.plot([1, 2, 3], [2, 4, 6]) plt.title("Hello plot") plt.show()# plt.figu..

4 기온 데이터를 다양하게 시각화 하기 히스토그램값의 출현 빈도를 표현 import matplotlib.pyplot as pltplt.hist([1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 7, 8, 10])plt.show()  주사위 시뮬레이션 임의의 수를 반환하는 랜덤 함수를 활용하여 주사위 시뮬레이션을 코드를 작성하겠다. import randomprint(random.randint(1,6))3주사위를 여러 번 굴리는 상황을 가정해서 for반복문을 사용하여 코드를 작성하겠다. 주사위를 굴렸을 때마다 나타나는 숫자를 기록하기 위해 리스트형 dice 변수를 사용하겠다. 주사위는 6번 굴려 보겠다. import randomrandom.seed(72) # 동일한 실습 결..

3 내 생일의 기온 변화데이터를 리스트에 저장import csvf = open('부산.csv', encoding='cp949')data = csv.reader(f)next(data)max_temp_list =[]for row in data: if row[-1] != '': # 누락된 데이터가 아닐 경우(데이터가 있을 경우) max_temp_list.append(float(row[-1])) # row[-1]은 문자열 데이터임으로 float() 함수를 사용하여 숫자형 데이터로 변환 후 저장 f.close()print(max_temp_list)print( len(max_temp_list) ) 데이터 시각화import matplotlib.pyplot as ..

💡 .시각화는 데이터 전처리나 데이터 특성 파악 시 큰 도움이 되지만 필수적인 요소는 아니다시각화 코드는 데이터 전처리시 많이 나오는 필수적인 요소 이므로 새로이 다루도록 한다.시각화 자체만 완벽히 이해하고 사용하려면 오랜 시간이 걸릴 수 있지만, 간 단한 시각화 에서 부터 여러가지 시각화를 조금씩 여러 번 구현해, 적용해 보면 어느덧 시각화에 대한 이해를 하는 순간이 온다. Python 시각화 LibraryMatplotlibSeabornPlotly통계 시각화히스토그램, 바이올린 플롯, 산포도, 바차트, 분위, 상관 히트맵업무 분석 시각화바차트, 라인플롯, 파이차트, 영역차트, 산포도, 방사형차트, 버블차트, 깔때기 차트1 기본 그래프import matplotlib.pyplotimport matplot..