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Data Science/시각화

• mathplotlib.pipy 자주쓰는 파라미터 세팅

  Data Science/시각화 2022. 7. 27. 21:11

  파이썬에서 mathplotlib.pipy 라이브러리를 사용하며 자주 사용하게 되는 파라미터들을 정리한다. 흔히 우리가 약어인 plt로 사용하기도 한다. 1. Base code import numpy as np import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df = pd.DataFrame({ 'col1' : [random.randrange(-10,10) for i in range(100)], 'col2' : [random.randrange(-10,10) for i in range(100)] }) sns.scatterplot(data = df, x = 'col1', y = 'col2') 2. mat..

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• 파이썬 시각화 그래프 여러개 그리기 plt.subplots

  Data Science/시각화 2021. 11. 5. 02:49

  시각화 그래프를 나타 낼 때, 여러개의 그래프를 그리는 법. 1. 필요 라이브러리 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt 2. 데이터 준비 df = sns.load_dataset("iris") 데이터 샘플 불러오기에 대해서 자세히 알고싶다면 아래의 포스팅을 참고하세요. https://csshark.tistory.com/54 3. 그래프 여러개 그리기 오늘 사용할 그래프는 seaborn의 distplot입니다. seaborn의 distplot는 다음 포스팅에서 자세히 확인 가능합니다.(https://csshark.tistory.com/53) sns.distplot(df['sepal_length']) 3.1 가로로 그래프 여러개 그리기 fig, ax ..

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• 파이썬 시각화 히스토그램 그리기 Seaborn.distplot

  Data Science/시각화 2021. 11. 2. 20:05

  Seaborn 라이브러리를 이용하여 히스토그램(histogram)을 그려보겠습니다. 1. 데이터 준비 seaborn에서 기본적으로 제공해주는 tips 데이터셋을 불러와서 예시로 사용합니다. tips 데이터셋은 아래 그림과 같이 dataframe 형태로 구성되어 있는 것을 확인 할 수 있습니다. import seaborn as sns df = sns.load_dataset("tips") print(df) 2. 히스토그램 그리기 seaborn.distplot에서는 데이터프레임(df)의 특정 컬럼을 지정해주면 해당하는 히스토그램을 나타냅니다. import seaborn as sns df = sns.load_dataset("tips") ax = sns.distplot(df['total_bill']) 위의 그래프..

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• 파이썬 시각화 막대그래프 그리기 Seaborn.barplot

  Data Science/시각화 2021. 10. 13. 13:38

  Seaborn 라이브러리를 이용하여 막대그래프(bar chart)를 그려보겠습니다. 1. 데이터 준비 seaborn에서 기본적으로 제공해주는 tips 데이터셋을 불러와서 예시로 사용합니다. tips 데이터셋은 아래 그림과 같이 dataframe 형태로 구성되어 있는 것을 확인 할 수 있습니다. import seaborn as sns df = sns.load_dataset("tips") print(df) 2. 막대그래프 그리기 seaborn에서는 x,y축의 값들을 리스트로 지정하는 것이 아닌 데이터프레임의 컬럼 이름으로 지정합니다. import seaborn as sns df = sns.load_dataset("tips") ax = sns.barplot(x="day", y="total_bill", data..

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• 파이썬 시각화 막대그래프 그리기 Matplotlib.pyplot - bar

  Data Science/시각화 2021. 10. 13. 10:18

  Matplotlib의 pyplot은 다양한 시각화 기법(그래프)를 지원합니다. 그중에서 plot을 통해서 막대그래프(bar chart)를 그려보겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt x_lst = [1,2,3,4,5] y_lst = [3,4,5,2,1] plt.bar(x_lst, y_lst, width=0.8) plt.show() 1. x_lst, y_lst 그래프의 X축/Y축 좌표, 두 리스트의 길이는 동일해야합니다. 2. width width는 막대그래프의 두께를 나타냅니다. 해당 파라미터를 지정하지 않아도 0.8로 기본 설정됩니다. 1로 지정시 막대간의 여백이 없어집니다. 3. 그외의 속성, 누적 막대그래프 그리기 기준값(bottom), 막대정렬기준(align), 막대 ..

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• 파이썬 시각화 꺽은선그래프 그리기 Matplotlib.pyplot - plot

  Data Science/시각화 2021. 10. 12. 14:50

  Matplotlib의 pyplot은 다양한 시각화 기법(그래프)를 지원합니다. 그중에서 plot을 통해서 꺽은선그래프(line chart)를 그려보겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt x_lst = [1,2,3,4,5] # x축좌표 y_lst = [1,4,9,16,25] # y축좌표 fmt = 'o-g' # [마커모양]+[선종류]+[색] plt.plot(x_lst, y_lst, fmt) plt.show() 1. x_lst, y_lst 그래프의 X축/Y축 좌표, 두 리스트의 길이는 동일해야합니다. 2. fmt(format) 꺽은선 그래프의 format을 나타내며 [마커모양], [선종류], [색]으로 구성되어있습니다. ㄴ세부 파라미터의 순서를 변경해도 되지만 mabplotlib..

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• [Bokeh] 꺽은선 그래프 그리기 (Line chart)

  Data Science/시각화 2021. 2. 26. 20:31

  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 import numpy as np from bokeh.io import curdoc from bokeh.layouts import row from bokeh.models import ColumnDataSource from bokeh.plotting import figure # Set up data N = 200 x = np.linspace(0, 4*np.pi, N) y = np.sin(x) source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y)) # Set up plot plot = figure(plot_height=400, plot_width=400, title="my sine w..

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