반응형 인공지능/Matplotlib3 [Matplotlib] Seaborn 라이브러리로 그래프 그리기 Seaborn 라이브러리 -Matplotlib 기반으로 더 다양한 그래프 그리기 import seaborn as sns 커널 밀도 그림(Kernel Density Plot) - 히스토그램과 같은 연속적인 분포를 곡선으로 바꿔서 그린 그림 카운트 그림(Count plot) - count를 한 것을 그래프로 보여줌 - 범주형 column의 빈도수를 시각화 함 -> Groupby 후의 도수를 하는 것과 동일한 느낌 캣그림(Car Plot) - 더 복잡한 데이터를 다루는 데에 유리함(범주형이나 수치형 데이터에 좋음) - kind로 그림의 종류를 바꿔줄 수 있음 스트립 그림(Strip Plot) - scatter plot과 유사하게 데이터의 수치를 표현한 그래프 Swarm Plot - 데이터의 분산된 정도 및 중.. 2021. 8. 6. [Matplotlib] 여러가지 그래프 그리기 산점도(Scatter Plot)로 그리기 꺾은선 그래프는 시계열 데이터에 많이 사용함 박스 그림(Box Plot, 수치형 데이터에 많이 사용) - 수치형 데이터에 대한 정보(Q1, Q2, Q3, min, max) 중간에 노란 선은 중간값을 의미함 막대 그래프 그리기(Bar Plot) - 범주형 데이터의 값과 값의 크기를 직사각형으로 나타낸 그림 히스토그램 그리기(막대그래프와 유사) - 도수분포를 직사각형의 막대 형태로 나타냄 !! 계급으로 나타내는 것이 특징(ex 0~2까지의 범주형 데이터로 구성 후에 그림을 그림) 원형 그래프 그리기(Pie Chart) - 데이터에서 전체에 대한 부분의 비율로 표현한 그래프 - 다른 그래프에 비해 비율 확인에 좋다 2021. 8. 6. [Matplotlib] 데이터 시각화 시작하기 pip install matplotlib 터미널에서 명령어 실행하면 라이브러리 설치 완료 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline Matplotlib 란 - 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리 cf) 라이브러리(numpy,matplotlib) vs 프레임워크(장고, flask) - '%matplotlib inline'을 통해서 활성화 Case study with Arguments plt.plot([1,2,3,4,5]) #꺾은선 그래프 그리는 함수 plt.show() # plt를 확인하는 명령 그래프 사이즈 조정 plt.figure(figsize=(3,3)) # plotting 할 도면을 .. 2021. 8. 6. 이전 1 다음 반응형
