Python

Python파이썬 데이터 시각화 matplotlib scatterplots,

상관계수가 -1 ~ 1까지의 숫자로 나타나는데, -1에 가까울 수록 반비례 관계, 1에 가까울수록 비례 관계이다

Python파이썬 데이터 시각화 matplotlib subplot()

# 하나에 여러개의 plot을 그린다. plt.figure(figsize=(12,5)) # 가로,세로 사이즈 변경 plt.subplot(1,2,1) # 1행 2열중에 첫번째 plot plt.title('speed hist.bins 10') # 제목 설정 plt.xlabel('Speed') # x축 설정 plt.ylabel('# of Characters') # y축 설정 plt.hist(data=df,x='speed',rwidth=0.8) plt.subplot(1,2,2) plt.title('speed hist. bins 30') plt.xlabel('Speed') plt.ylabel('# of Characters') plt.hist(data=df,x='speed',rwidth=0.8,bins=30) pl..

Python파이썬 데이터 시각화 matplotlib histogram(히스토그램)

# 구간을 설정하여, 해당 구간에 포함되는 데이터가 몇개인지(갯수) # 세는 차트를 히스토그램이라고한다. # 구간을, bin이라고 부른다. # 구간이 여러개니까, bins라고 부른다. # 히스토그램은, 똑같은 데이터를 가지고, # bin을 어떻게 잡느냐에 따라서, 차트 모양이 달라져서, 해석을 다르게 할 수도 있다. 위 쪽에 간격이 없는 차트는 구분하기 어렵기 때문에, rwidth= 파라미터를 사용해 간격을 0.8로 설정 해준 모습 히스토그램의 차트바는 해당 데이터의 평균치를 보여주기 때문에 bin의 개수 설정은 매주 중요합니다. bins의 갯수를 변경하는 방법 첫 번째 bins의 갯수를 변경하는 방법 두 번째

Python파이썬 데이터 시각화 matplotlib pie chart(파이 차트)

데이터를 퍼센티이지로 비교해서 보고싶을 때 사용한다. plt.pie(sorted_data,autopct='%.1f', #소수점 첫번째 자리까지 labels=sorted_data.index, #데이터 넣기 startangle=90, #시작하는 각도 90으로 설정하시면 12시부터 시작합니다. wedgeprops={'width':0.7}) # 가운데 구멍 뚫어줍니다. plt.legend() #밑에 부가적인 표 출력 plt.title('Generation ID PIE Chart') #차트 이름 출력 plt.show() #메모리글 삭제