0. 이전 포스트 2021/02/06 - [Python과 머신러닝/MatPlotLib 데이터 시각화] - [Python.Seaborn] Predefined Plots 1 - Box Plot, Violin Plot, Swarm Plot 1. Point Plot In [11]:fig = plt.figure() ax = sns.pointplot(x='time', y='total_bill', data=tips) Point Plot을 통해 점심 저녁의 평균값과 분포를 확인할 수 있다. 중간점이 각 점심/저녁 시간대의 평균 총비용을 가리키고, 수직선은 각 분포를 표현하는 그래프이다. 점심이 평균적으로 저녁보다 저렴하고, 저녁 메뉴는 총비용의 분포도가 더 적다는 것을 알 수 있다. 2. RegPlot In [13]:..

1. Data Input과 Data 형태 1차 분석 In [1]:import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np In [2]:data_url = 'HousingData.csv' #https://www.kaggle.com/altavish/boston-housing-dataset df_data = pd.read_csv(data_url) df_data.head() Out[2]: Boston Housing Price Dataset을 사용하여 종합 실습을 해보자. df_data.head를 통해 데이터에 어떤 값들이 있는지 한번 쭉 살피면 좋다. 실제 데이터는 kaggle에서 받을 수 있다. 2. NaN값 확인 및 처리 In [3]:fo..

0. 지난 포스트에 이어 지난 몇 차례의 포스트에 이어 MatPlotLib 그래프 꾸미기 실습을 진행할 예정이다. 통신 데이터를 기반으로 날짜별/통신사별 통신량을 분석하고자 한다. 우선은 데이터를 pandas로 읽어들이고 데이터 전처리를 하고 나면, 그때에야 비로소 MatPlotLib의 plot 기능을 사용할 수 있다. 지난 포스트들은 아래에 정리해두었다. 2020/12/31 - [Python과 머신러닝/MatPlotLib 데이터 시각화] - [Python.MatPlotLib] MatPlotLib으로 그래프 그리기, 시각화, subplot/axes, figure 2021/01/01 - [Python과 머신러닝/MatPlotLib 데이터 시각화] - [Python.MatPlotLib] 그래프 꾸미기 I -..

1. MatPlotLib .plot 함수를 사용하여 데이터 시각화하기 In [1]:%matplotlib notebook import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt In [2]:X = range(100) Y = range(100) In [3]:fig1 = plt.figure() plt.plot(X,Y) Out[3]: MatPlotLib란 데이터를 시각화하는 대표적인 도구이다. MatLab에서 쓰여젔던 기능들을 그대로 가져온 라이브러리이고, PyPlot 객체를 사용하여 데이터를 표시한다. 데이터를 시각화하는 것은 매우 간단하다. Figure 객체를 새로 생성한다 (그림으로 비유하면 새로운 도화지를 한 장 꺼내는 것과 동일) plt.plot 함수를 통해 시각화하..