[소프트웨어와창의적사고] 12주차. 데이터 시각화 기초

# 지난 주차 리뷰

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# 데이터 시각화

• 데이터를 이해하기 쉽게 시각적으로 표현하는 것
• 같은 종류의 객체(Object)생성을 위해 정의되는 틀 (형식)

 

# 꺽은선 그래프

• 꺽은선 그래프를 그리기 위한 라이브러리 가져옴
• matplotlib.pyplot
• plot() 함수 사용
• plot 함수 형식 : plot (x축, y축)
• show() 함수로 마침

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# 부가정보 넣기 

• plt.title() : 제목을 넣음
• plt.rc() : 한글 처리, ()은 'font', family = "글꼴"
• plt.xlabel() : x축 레이블
• plt.ylabel() : y축 레이블

# 부가정보 넣기 - 마커

• marker = "옵션"
• color = "옵션"

# 부가정보 넣기 - 선 두께(linewidth / 선 스타일(linestyle)

• linewidth = 숫자
• linestyle = "옵션"

# 부가정보 넣기 - legend

• label = "legend option1"
• label = "legend option2"
• plt.legend()

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# 내장시각화를 이용 : pandas 라이브러리 활용

line / bar

barh / kde

hist / area

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# 그래프 / 차트 시각화

 

# 막대그래프

• import pandas as pd

• 수직 막대그래프 : plt.bar()
• 수평 막대그래프 : plt.barh()

 

# 원그래프 (파이 차트)

• plt.pie()

- labels : 원그래프에 나타나는 레이블

- autopct : 부채꼴 안에 표시되는 숫자형식

- startangle : 부채꼴 시작 각도

- counterclock : 시계방향, 반시계방향

- explode : 부채꼴이 파이 차트의 중심에서 벗어나는 정도

 

# 산점도

• plt.scatter()
• color / alpha / cmap / label / s / c

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• plt.hist() : 히스토그램

 

• plt.boxplot() : 상자수염(박스플롯)

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matplotlib.ipynb

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