데이터 다루기/데이터 시각화 (20) 썸네일형 리스트형 [Python 시각화] Line Graph (선 그래프) 안녕하세요. 이번 포스팅에서는 Python에서 Line Graph (선 그래프) 을 그리는 방법에 대해서 배워보도록 하겠습니다. (1) 패키지 불러오기 사용할 패키지는 matplotlib과 seaborn 입니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns (2) 데이터 불러오기 Box plot을 그리는 데 활용할 실습 데이터는 Sin 함수와 Cos 함수 입니다. 각각의 함수를 만들어보도록 하겠습니다. x의 범위는 -pi 부터 pi 까지입니다. x = np.linspace(-np.pi, np.pi, num = 100) sin = np.sin(x) cos = np.cos(x) (3) 시각화 그래프 배경 스타일 설정 흰색 .. [Python 시각화] Box plot 안녕하세요. 이번 포스팅에서는 Python에서 Box plot (상자 그래프) 을 그리는 방법에 대해서 배워보도록 하겠습니다. (1) 패키지 불러오기 사용할 패키지는 matplotlib과 seaborn 입니다. import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns (2) 데이터 불러오기 Box plot을 그리는 데 활용할 실습 데이터는 seaborn 패키지에 내장된 tips 데이터 입니다. tips = sns.load_dataset('tips') tips.head() (3) 시각화 그래프 배경 스타일 설정 흰색 배경의 그리드 스타일로 변경해주자. sns.set_style("whitegrid") 수평 및 수직 조절 그리고자 하는 변수를 x와 y인자에 사용할지를 변.. [Python 시각화] Histogram (히스토그램) 안녕하세요. 이번 포스팅에서는 Python에서 히스토그램을 그리는 방법에 대해서 배워보도록 하겠습니다. 사용할 패키지는 matplotlib과 seaborn 입니다. import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 히스토그램을 그리는 데 활용할 실습 데이터는 seaborn 패키지에 내장된 tips 데이터 입니다. tips = sns.load_dataset('tips') tips.head() 간단한 Histogram은 seaborn 패키지의 displot으로 구현할 수 있습니다. 이 때, 히스토그램의 구간의 개수는 bins 인자를 통해 정해줄 수 있습니다. sns.displot(tips['total_bill'], bins=10) displot의 다양한 인자들을.. [Python 시각화] Pie Chart (파이 차트) 안녕하세요. 이번 포스팅에서는 Pie Chart (파이 차트)를 그리는 방법을 알려드리겠습니다. 사용할 패키지는 matplotlib 과 seaborn 입니다. matplotlib은 파이 차트를 그리는 데 사용되며, seaborn은 이쁜 색상을 불러오는 데 사용할 예정입니다. import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 그러면 Pie chart를 그릴 데이터를 정의 해보겠습니다. #define data data = [15, 25, 25, 30, 5] labels = ['Group 1', 'Group 2', 'Group 3', 'Group 4', 'Group 5'] 파이 차트는 아래 코드를 통해 그릴 수 있습니다. #define Seaborn color p.. [Python 시각화] Bar plot (2) 안녕하세요. 이번 포스팅에 이어서 Python을 활용한 막대 그래프 (Bar plot)을 그려보도록 하겠습니다. 저번 포스팅은 정해진 X값 과 Y값을 그대로 활용해서 막대 그래프를 그렸습니다. 2022.12.19 - [데이터 다루기/데이터 시각화] - [Python 시각화] Bar plot (1) 그렇다면 이번 포스팅에서는 Count 기반 막대 그래프를 그려보려고 합니다. 이번에는 seaborn 패키지를 사용하도록 하겠습니다. (데이터는 내장 데이터인 tips 를 사용합니다.) import seaborn as sns tips = sns.load_dataset('tips') tips.head() day 기준으로 Count 기반 막대 그래프를 그려보도록 하겠습니다. import matplotlib.pyplo.. [Python 시각화] Bar plot (1) 안녕하세요. 이번 포스팅에서는 Python을 활용한 막대 그래프 (Bar plot)을 그려보도록 하겠습니다. 우선 numpy와 matplotlib 패키지를 불러오도록 하겠습니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 간단한 막대 그래프를 그려보기 위해서 데이터를 생성하도록 하겠습니다. height = [3, 12, 5, 18, 45] bars = ('A', 'B', 'C', 'D', 'E') 이제 x축에 A B C D E 와 함께 y축에 height를 가지를 막대 그래프를 그려보겠습니다. x_pos = np.arange(len(bars)) # Create horizontal bars plt.bar(x_pos, height) # Create names .. [Python 시각화] Scatter plot (2) (1) Scatter plot with density 밀도에 변환를 주는 Scatter plot을 그려보겠습니다. import numpy as np a = np.random.normal(size=1000) b = a*3 + np.random.normal(size=1000) numpy의 random.normal 함수를 사용하여, 1000개의 Point 데이터를 생성하였습니다. import matplotlib.pyplot as plt plt.hist2d(a, b, (50, 50), cmap=plt.cm.jet) plt.colorbar() Matplotlib 의 hist2d 함수를 사용하면, Density가 색상으로 표현되는 Scatter plot을 그릴 수 있습니다. (2) Scatter plot with .. [Python 시각화] Scatter plot (점 그래프) 안녕하세요. 이번 포스팅에서는 Python을 활용한 Scatter plot의 시각화에 대해서 다뤄 보도록 하겠습니다. (1) 사용할 패키지 불러오기 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid') import numpy as np Python에서 시각화 패키지로 가장 많이 사용하는 것은 Matplotlib 입니다. (2) 사인 그래프 그리기 x = np.linspace(0, 10, 30) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, 'o', color='black'); numpy의 sin 함수를 통해서 x와 y를 생성하였습니다. plt.plot 함수를 활용하고, 'o' 조건을 통하여 o 모양의.. 이전 1 2 3 다음
