파이썬/matplotlib (4) 썸네일형 리스트형 [파이썬 라이브러리]Matplotlib의 여러개의 변수 시각화방법(Scatter,Heat Maps) Scatterplots Scatterplots는 데이터 분석에서 두 변수 간의 관계를 시각화하는데 사용됩니다. 각각의 점은 데이터 집합에서 하나의 관측치를 나타내며, x축과 y축에 각각의 변수를 대응시킵니다. 이러한 점들은 그래프 상에서 흩어져 나타나며, 변수 간의 상관 관계를 파악하는데 도움이 됩니다. plt.figure(figsize=(8,10)) # 그래프의 크기를 설정합니다. (가로: 8인치, 세로: 10인치) # Seaborn 라이브러리를 이용하여 countplot을 그립니다. # data는 사용할 데이터프레임을 지정합니다. # y='make'는 y축에 표시할 열을 설정합니다. # order=my_order는 카테고리의 순서를 지정합니다. sb.countplot(data=df, y='make',.. [파이썬 라이브러리]Matplotlib의 plt.hist(히스토그램) 나타내기 Matplotlib의 히스토그램 히스토그램이란? 히스토그램은 데이터의 분포를 시각화하는데 사용되는 그래프입니다. 주어진 데이터를 구간으로 나누고 각 구간에 속하는 데이터의 빈도를 막대로 나타냅니다. 이를 통해 데이터의 분포와 밀도를 쉽게 파악할 수 있습니다. 히스토그램 예시 간단한 히스토그램을 그려보겠습니다. 이 예시에서는 주어진 데이터의 분포를 히스토그램으로 나타내겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 정규 분포를 따르는 랜덤 데이터 생성 data = np.random.randn(1000) # 히스토그램 그리기 plt.hist(data, bins=30, color='skyblue', edgecolor='black') plt.xlabel(.. [파이썬 라이브러리]MatPlotlib의 Pie Charts 나타내기 Matplotlib의 원 그래프는 전체 데이터에서 각 범주의 상대적인 비율을 시각적으로 나타내는 도구입니다. 전체를 원의 형태로 표현하고, 각 범주는 원 그래프의 조각으로 표현됩니다. 각 조각의 크기는 해당 범주의 상대적 비율을 나타냅니다 plt.pie(df2, labels=df2.index, autopct='%.1f', startangle=90, wedgeprops={'width':0.7}): Pandas DataFrame인 df2의 데이터를 이용하여 원 그래프를 그립니다. 각 세대별 데이터가 원 그래프의 비율로 표시됩니다. labels=df2.index는 원 그래프의 각 조각에 레이블을 설정합니다. autopct='%.1f'는 각 조각에 표시되는 퍼센트의 형식을 설정합니다. startangle=90는.. [파이썬 라이브러리]Matplotlib의 Bar Charts 막대 차트(Bar Charts)는 데이터를 막대 형태로 시각화하는 도구입니다. 이는 주로 범주형 데이터를 시각적으로 표현할 때 사용됩니다. 각각의 막대는 하나의 범주를 나타내며, 막대의 높이는 해당 범주의 값을 나타냅니다. 위의 결과를 차트로 그리는 방법 특정 컬럼이 카테고리컬 데이터일 떄, 각 value 별로 몇개씩 있는지를 차트로 한번에 나타내고 싶을때 seaborn 의 countplot 함수 사용. 이전 1 다음
