1. matplotlib 파이썬의 대표적인 시각화 도구 가장 먼저 나와서 유명함 pyplot 객체(그림판)을 사용하여 데이터 표시 일단 메모리에 그림을 올려놓고 flush하여 메모리에 올린 그림을 사람에게 보여줌 import matplotlib.pyplot as plt로 부르는 것이 관례 argument,kwarg형태로 받아서 인자가 뭐가있는지 찾기가 어려움 2. plt.plot() plt.plot()은 기본으로 line graph 요즘은 plt.show()안해도 보여준다고는 한다 하나의 판 위에 그림을 계속 쌓아가는 개념이다. 하나의 판 위에 2개의 그림을 그림 1개를 먼저 그리고 다음 그림을 또 그려 쌓아가는거임 3. add_subplot plt.figure()로 figure()객체를 만들고 add_..
1. 히스토그램 > data(diamonds) > head(diamonds) # A tibble: 6 × 10 carat cut color clarity depth table price x y z 1 0.23 Ideal E SI2 61.5 55 326 3.95 3.98 2.43 2 0.21 Premium E SI1 59.8 61 326 3.89 3.84 2.31 3 0.23 Good E VS1 56.9 65 327 4.05 4.07 2.31 4 0.29 Premium I VS2 62.4 58 334 4.2 4.23 2.63 5 0.31 Good J SI2 63.3 58 335 4.34 4.35 2.75 6 0.24 Very Good J VVS2 62.8 57 336 3.94 3.96 2.48 > k k ..
1. seaborn statistical data visualization matplotlib를 더 쉽고 간단한 코드로 수행하자. 그런데 결과는 더 예쁘게 보여준다. seaborn 튜토리얼에서 필요한거 찾기 쉽다. import seaborn as sns가 관례처럼 사용하는 불러오는 방법 2. sns.lineplot sns.lineplot(x=, y=, data=) 데이터를 알아서 정렬해서 그려줌 평균값 선과 주변의 분포를 표시 data=에 데이터명을 지정하면 x,y에는 변수이름만 사용할 수 있음 hue에 category변수를 넣으면 category별로 그려줌 3. sns.scatterplot sns.scatterplot(x=, y=, data=) 산점도를 그려줌 hue변수를 지정하여 category별로 ..
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