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[Matplotlib 강좌 – 6] seaborn 사용방법과 데이터 시각화

[Matplotlib 강좌 – 6] seaborn 사용방법과 데이터 시각화

1. Seaborn 소개 Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 한 파이썬 데이터 시각화 라이브러리입니다. Seaborn은 통계를 중심으로 설계되어 있으며, 좀 더 복잡한 그래프를 간단한 코드로 구현할 수 있게 해줍니다. 또한, Seaborn은 보다 퀄리티 있는 그래픽과 복잡한 그래프 기능을 제공하며, Pandas 데이터프레임과 잘 연동됩니다. 2. Matplotlib와 Seaborn의 차이점 디자인 : Seaborn은 Matplotlib를 기반으로 하여 통계용 그래프를 그리는데 특화되어 있습니다. 기본적인 테마와 색상 팔레트가 있어 그래프를 향상시키며, 이는 Matplotlib보다 시각적으로 매력적인 그래프를 생성합니다. 코드 길이 : Seaborn의 통계 그래픽 함수는 Matplotlib에 비..

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  • · 2023. 12. 19.
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[Matplotlib 강좌 – 5] Matplotlib 고급 기법 활용하기: 그래프에 텍스트와 주석 추가, 축 스케일 변경, 그래프 겹치기, 이미지 저장하기

[Matplotlib 강좌 – 5] Matplotlib 고급 기법 활용하기: 그래프에 텍스트와 주석 추가, 축 스케일 변경, 그래프 겹치기, 이미지 저장하기

1. 그래프에 텍스트, 주석 추가하기 Matplotlib는 그래프에 텍스트를 추가하거나 주석을 다는 것을 지원합니다. text 함수를 사용하여 그래프의 특정 위치에 텍스트를 추가할 수 있고, annotate 함수를 사용하여 그래프에 주석을 추가할 수 있습니다. 코드는 그래프에 텍스트와 주석을 추가하는 예제입니다. import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 3, 2, 4]) # 그래프에 텍스트 추가 ax.text(1.5, 2.5, 'Sample Text', style='italic') # 그래프에 주석 추가 ax.annotate('Max Value', xy=(3, 3), xytext=(4, 4), ar..

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  • · 2023. 12. 19.
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[Matplotlib 강좌 – 4] Matplotlib의 Figure와 Subplot 이해하기: 복잡한 그래프 구성하기

[Matplotlib 강좌 – 4] Matplotlib의 Figure와 Subplot 이해하기: 복잡한 그래프 구성하기

1. Figure 개념 이해하기 Matplotlib에서의Figure는 그래프를 그리기 위한 캔버스 같은 개념입니다. 'Figure'는 하나 이상의 'Axes'(그래프)를 포함할 수 있습니다. 여러 개의 그래프를 동시에 그릴 때, 각각의 그래프는 별도의 Figure에 속하게 됩니다. Figure는 다음과 같이 생성할 수 있습니다. import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() # 빈 Figure 생성 plt.show() plt.figure() 함수는 새로운 그림을 생성하며, 다음과 같은 매개변수가 있습니다. num : 그림의 고유 번호 또는 이름. 이 매개변수를 사용하면 나중에 그림을 참조할 수 있습니다. figsize : 그림의 너비와 높이를 지정하는 튜플입니..

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  • · 2023. 12. 19.
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[Matplotlib 강좌 – 3] Matplotlib 그래프 종류 마스터하기: 라인, 스캐터, 히스토그램, 바, 파이, 박스, 에러바, 컨투어, 3D

[Matplotlib 강좌 – 3] Matplotlib 그래프 종류 마스터하기: 라인, 스캐터, 히스토그램, 바, 파이, 박스, 에러바, 컨투어, 3D

1. 다양한 그래프 유형에 대한 이해 1.1 Line Plot Line Plot은 데이터 간의 연속성을 표현할 때 사용합니다. 시간에 따른 변화를 표현하거나, 데이터의 추세를 보여주기에 적합합니다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 데이터 생성 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # Line plot 그리기 plt.plot(x, y) plt.title('Line Plot - Sin function') plt.show() plot 함수는 매우 다양한 매개 변수를 가지고 있습니다. 주요 매개 변수다음과 같습니다. x, y : 실제로 플롯에 표시되는 데이터입니다. x는 x축 값에 대한 목록이고, y는 y축 값에..

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  • · 2023. 12. 19.
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[Matplotlib 강좌 – 2] Matplotlib 기본 사용법: 단순 그래프부터 세부 설정까지

[Matplotlib 강좌 – 2] Matplotlib 기본 사용법: 단순 그래프부터 세부 설정까지

1. 간단한 그래프 그리기 Matplotlib를 이용하여 간단한 그래프를 그리는 방법을 살펴보겠습니다. 기본적으로 pyplot 서브모듈의 plot 함수를 이용하여 선 그래프를 그릴 수 있습니다. 아래 코드는 0부터 10까지 범위에서 sin 함수를 그리는 예제입니다. 코드를 실행하면 0부터 10까지 범위의 sin 함수 그래프가 생성됩니다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 데이터 생성 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 그래프 그리기 plt.plot(x, y) plt.show() 2. 그래프에 타이틀, 라벨, 범례 추가하기 그래프에 title(), xlabel(), ylabel()를 이용해 타이틀, x축..

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  • · 2023. 12. 19.
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[Matplotlib 강좌 – 1] Matplotlib 시작하기 : 파이썬 데이터 시각화

[Matplotlib 강좌 – 1] Matplotlib 시작하기 : 파이썬 데이터 시각화

1. Matplotlib 소개 Matplotlib은 Python에서 데이터를 시각적으로 표현하기 위한 가장 기본적이고 널리 사용되는 라이브러리입니다. 대표적으로는 선 그래프, 히스토그램, 산점도 등 다양한 형태의 차트와 플롯을 생성할 수 있습니다. Matplotlib은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다. 자세한 부분까지 커스터마이징이 가능합니다. PNG, PDF, SVG, EPS 등 다양한 형식으로 그래프를 출력할 수 있습니다. Python과 NumPy만 있으면 어느 플랫폼에서도 동작합니다. PyQt, wxPython, Tkinter 등의 다양한 GUI 툴킷과 통합이 가능합니다. 2. Matplotlib 설치 방법 Matplotlib는 Python의 pip를 이용하여 설치할 수 있습니다. 아래의 코드를..

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  • · 2023. 12. 19.
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