분류 전체보기21 Matplotlib 톺아보기: 그래프 모양 바꾸기 지난 포스팅에서 Matplotlib의 구성 요소와 그리는 2가지 방식에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 각각의 구성 요소를 그리고 커스텀 해보도록 하겠습니다.Matplotlib 코드의 큰 특징은 같은 결과라도 표현하는 방법이 다양합니다. 코드의 자유도가 높지만 한편으로는 익숙치 않다면 코드가 헷갈릴 수 있습니다.그 중에서 그래프를 꾸미는 방법은 크게 2가지가 있습니다.글자 또는 기호로 매개 변수에 선언하나의 매개 변수에 기호로 선언기본적 선 모양우선, 기본적인 그래프만 표현하도록 그려 보겠습니다.import matplotlib.pyplot as plt # 라이브러리 불러오기plt.figure() # 1) 캔버스와 그래프 선언하기plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]) # 2).. 2024. 6. 14. Matplotlib 톺아보기 - 구성 요소 Matplotlib로 그래프를 그리는 것은 도화지에 선을 그리는 것과 유사합니다. 그래프에 자세하고 다양한 표현 방식을 위해 수많은 요소로 이루어져 있습니다. 그렇다면 어떤 요소들이 있을까요?구성 요소Figure: 그래프 그림을 그릴 수 있는 도화지 plt.figureAxes: 그래프를 표현할 수 있는 공간 fig.subplotsTitle: 제목 ax.set_titleLegend: 범례 ax.legendMajor tick label: 주 눈금 ax.yaxis.set_major_formatterMinor tick label: 보조 눈금 ax.yaxis.set_minor_formatterxlabel: x축 이름 ax.set_xlabelylable: y축 이름 ax.set_ylabelx Axis: x 축 ax.. 2024. 6. 12. Matplotlib 톺아보기 - 역사 Matplotlib은 Python에서 자주 쓰이는 시각화 라이브러리입니다. 이 라이프러리는 2008년 미국의 신경생물학자 'John D. Hunter'에 의해 만들어졌습니다. 초기에 개발 목적은 간질환자의 전기피질 검사를 시각화하기 위한 것이라고 합니다. 연구에서 그래프를 그리기 쉬운 MATLAB을 사용했는데, HTTP 서버 활용과 복잡한 구조에 있어서는 한계점을 느꼈다고 합니다. 개발 고려 사항보기 좋은 그래프Tex 문서에 포함할 포스트스크립트 출력사용자 인터페이스 내장 가능사용자가 이해하고 확장할 수 있는 코드쉬운 그래프 만들기 Matplotlib 3가지 구분Pylab interface: 유저가 MATLAB 처럼 사용할 수 있는 환경Matplotlib API: 무거운 작업을 수행하는 클래스 모음집ba.. 2024. 6. 11. [데분챌 14일차] 데이터 분석에 대한 생각 데이터 분석의 정의데이터 분석가가 수행하는 일의 범주는 매우 넓음분석의 정의와 중요성에 대한 명확한 인지가 부족함분석의 정의:가설을 세우고 데이터를 통해 유의미한 정보를 도출하는 과정분석 프로세스단계: 문제 의식 -> 질문 -> 가설 -> 답중요성: 정확한 문제 정의가 핵심얕은 분석과 깊은 분석얕은 분석:정형화된 문제데이터 양이 적음누구나 할 수 있는 분석깊은 분석:정형화되지 않은 문제비정형 데이터기술적 난이도 높음누구나 할 수 없는 분석임팩트 중심의 사고목표: 데이터 분석가의 분석을 전사적으로 확장효과: 모든 직원이 분석을 수행할 수 있도록 함으로써 임팩트 증대인사이트분석 정의 재정립: 데이터 분석에 대한 정의를 명확히 할 수 있었음전사가 함께 분석: 데이터 분석의 접근성을 높이는 것이 중요깊은 분석 .. 2024. 6. 10. 이전 1 2 3 4 ··· 6 다음
