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Seaborn 시각화(2) 막대그래프 다음으로 막대그래프에 대해 알아볼 것이다. 막대그래프에 텍스트를 추가하는 작업을 진행할 것이다. 기본 그래프는 빈도 그래프인 countplot()을 활용하면 구현하기 쉽다. sns.countplot(x = 'day', data = tips) plt.show() 요일별로 정렬되어 있어 좋지만 오름차순 또는 내림차순으로 정렬을 할 수도 있다. 이때는 Pandas 문법인 value_counts()를 활용하면 된다. sns.countplot(x = 'day', data = tips, order = tips['day'].value_counts().index) plt.show() 이에 더해 각각의 막대에 숫자를 표시할 것이다. 이때는 반복문을 사용하면 구현하기 쉽다. ax = sns.countplot(x.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 9. 29.
Seaborn 시각화(1) 이번 글에서는 Seaborn 라이브러리에 대해 알아볼 것이다. Seaborn은 Matplotlib의 기반 위에 만들어진 라이브러리이다. 특히 Seaborn 라이브러리는 코드가 쉽고 간결하며 다양한 통계 그래프를 그릴 수 있어 매력적이다. 산점도, 회귀선이 있는 산점도 산점도는 서로 다른 2개의 연속형(수치형) 변수 사이에 점을 찍는 그래프이다. 보통은 Scatterplot을 사용하지만, 이외에도 relplot, regplot을 사용한다. import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns tips = sns.load_dataset('tips') sns.scatterplot(x = 'total_bill', y = 'tip', data = tips) plt.sho.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 9. 28.
Matplotlib 시각화(2) 히스토그램 히스토그램은 연속형 변수의 분포를 그리는 데 사용한다. 연속형 변수들의 값이 빈(Bin) 수로 분할되어 x축에 표시되며, 각 빈에 포함되는 범위의 수치들은 카운트화되어 y축에 표시된다. y축에는 카운트 대신 총량의 백분율을 표시해 확률 분포를 나타내며, 이러한 그래프는 통계 분석에 사용된다. titanic = sns.load_dataset('titanic') age = titanic['age'] nbins = 21 fig, ax = plt.subplots(figsize = (10, 6)) ax.hist(age, bins = nbins) ax.set_xlabel('Age') ax.set_ylabel('Frequency') ax.set_title('Distribution of Age in Tita.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 9. 28.
Matplotlib 시각화(1) Matplotlib는 다양한 파이썬 시각화 라이브러리의 기본 뼈대라고 할 수 있으며, 사용 범위는 정형 데이터, 이미지 시각화 등 매우 다양하게 사용할 수 있다. 선그래프(Line Plot) 선그래프란 연속하는 데이터 값들을 직선 또는 곡선 형태로 구하는 것을 말한다. 특히 주가나 일일 매출 등과 같이 연속적인 값의 변화와 패턴을 파악하는 데 적합하다. 이 글에서는 모듈에서 제공하는 데이터를 불러와 작업할 것이다. import yfinance as yf data = yf.download('AAPL', '2019-08-01', '2020-08-01') ts = data['Open'] print(ts.head()) 먼저 Fix_Yahoo_Finance 라이브러리에서 데이터셋을 가져온다. AAPL(애플) 명을.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 9. 27.

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