재미로 하는 코딩25 시각화 뽀개기9 The seaborn.objects interface(seaborn객체 인터페이스) Building and displaying the plot(플롯 작성과 표시) 앞선 seaborn.objects interface 튜토리얼에서는 하나의 마크만 있는 서브플롯만 만들었다. 그러나 두개 이상도 가능하다! Adding multiple layers(여러 레이어 추가) 더 복잡한 단일 서브폴롯은 Plot.add()를 반복해서 호출해 생성할 수 있다! 호출될 때마다, 플롯의 층을 정의한다. 예를들면, Dots를 이용해 산점도를 추가하고 회기 적합을 추가할 수 있다! tips데이터를 써서... x에 총 계산금액, y에 팁을 Plot에 넣어준뒤... .add(so.Dots())로 산점도를 생성하고... .add(so.L.. 2023. 3. 4. 시각화 뽀개기8 The seaborn.objects interface(seaborn객체 인터페이스) Transforming data before plotting(플로팅 전 데이터 변환) Statistical transformation(통계 변환) 많은 seaborn함수들과 같이 객체 인터페이스는 통계 변환을 지원한다. Agg같은 것을 Stat 객체를 통해 수행된다! 펭귄 데이터를 이용해서 그래프를 그려볼건데... x는 종, y는 몸무게... .add(so.Bar(), so.Agg())로 막대그래프, 몸무게 계산을 해서 그려보자! import seaborn as sns import seaborn.objects as so penguins = sns.load_dataset("penguins") ( so.Plot(penguin.. 2023. 3. 2. 시각화 뽀개기7 The seaborn.objects interface(seaborn객체 인터페이스) seaborn객체의 네임스페이스는 seaborn플롯을 만들기 위한 완전한 새로운 인터페이스로서 0.12버전에 도입되었다. seaborn객체 네임스페이스는 데이터 변환 및 시각화를 위해 구성가능한 클래스의 모음으로 이뤄진 더 일관되고 유연한 API를 제공한다. 기존 seaborn함수와는 다르게, 새로운 인터페이스는 처음부터 끝까지 플롯의 지정과 커스터마이징을 matplotlib없이 지원하는 것을 목표로 한다!(필요하다면 matplotlib을 사용할 수 있음) Note! 객체 인터페이스는 현재 실험적이며 불완전하다. 신중한 사용에는 안정적일 수 있지만, 다듬어지지 못한 점과 누락된 기능이 분명 있다! Specifying a .. 2023. 3. 1. 시각화 뽀개기6 Data structures accepted by seaborn(seaborn에서 받는 데이터 구조) 데이터 시각화 라이브러리로써 사용자는 seaborn에게 데이터를 제공할 필요가 있다. 이 챕터는 그렇게 하기 위한 다양한 방법을 설명한다. seaborn은 몇 가지 다른 데이터셋 형태를 지지하는데.. 대부분의 함수는 판다스나 넘피 라이브러리로부터의 객체뿐만 아니라 리스트와 딕셔너리같은 파이썬 내장 데이터 타입으로 표현되는 객체를 받는다. 다른 데이터셋과 관련된 사용패턴을 이해하는 것은 거의 모든 데이터셋에 대한 유용한 시각화를 빠르게 만들도록 도와준다! NOTE! v0.11.0버전에서 전체 옵션은 seaborn모듈의 하위 집합(관계형과 분포 모듈)에서만 지원된다. 다른 모듈은 대부분 동일한 유연성을 제공.. 2023. 2. 13. folium, plotly로 스타벅스 매장 표시해보기 저번에 미니프로젝트로 스타벅스 매장 데이터를 수집했다! 2023.01.31 - [멋쟁이사자처럼 AI스쿨] - 멋쟁이사자처럼 miniproject1(스타벅스 매장 정보 수집하기) 멋쟁이사자처럼 miniproject1(스타벅스 매장 정보 수집하기) 멋쟁이 사자처럼 수강을 하면서 첫 프로젝트가 닥쳤다! 평소에 커피를 많이 좋아하기 때문에... 여러 데이터 중 스타벅스 매장 데이터를 수집해보기로 했다! 일단 데이터를 수집하고...(post방식) helpming.tistory.com 이 매장 데이터로 스타벅스 매장을 지도에 표시해보고... 코로플리스 지도도 그려보자! 일단 필요라이브러리를 불러오자! import pandas as pd import numpy as np import plotly.express as .. 2023. 2. 12. 시각화 뽀개기5 Overview of seaborn plotting functions(seaborn 플롯팅 기능 개요) Similar functions for similar tasks(유사한 작업을 위한 유사한 기능) 먼저 distribution 모듈에 있는 histplot과 kdeplot()을 그려보자! 필요 라이브러리 로드! import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 기본 테마 적용 # Apply the default theme sns.set_theme() 데이터 셋은 펭귄으로 하자! penguins = sns.load_dataset("penguins") histplot(히스토그램)을 그려줄건데... x는 날개?? 길이 hue는 .. 2023. 2. 7. 시각화 뽀개기4 Opinionated defaults and flexible customization(편향적인 기본값과 유연한 사용자 정의) 일단 필요 라이브러리 호출! # Import seaborn import seaborn as sns %matplotlib inline 데이터는... 2023.02.05 - [재미로 하는 코딩] - 시각화 뽀개기3 시각화 뽀개기3 Multivariate views on complex datasets(복잡한 데이터셋의 다변량 시각화) 일단 필요 라이브러리를 호출하고.. # Import seaborn import seaborn as sns %matplotlib inline seaborn에 내장되어 있는 펭귄 데이터셋을 보자! 34 helpming.tistory.com 에서 쓴 펭귄 데이터.. 2023. 2. 5. 시각화 뽀개기3 Multivariate views on complex datasets(복잡한 데이터셋의 다변량 시각화) 일단 필요 라이브러리를 호출하고.. # Import seaborn import seaborn as sns %matplotlib inline seaborn에 내장되어 있는 펭귄 데이터셋을 보자! 344마리의 펭군을... 종류, 사는 섬, 부리 길이, 부리 깊이?, 날개 길이, 무게, 성별 조사를 한 데이터 셋 같다? jointplot을 사용해 날개 길이와 부리 길이의 관계를 보자!(hue는 species로 해서 종별로 나눠서 보자!) sns.jointplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", y="bill_length_mm", hue="species") 대체로 날개 길이.. 2023. 2. 5. 이전 1 2 3 4 다음
