라일락 꽃이 피는 날

6. Pie Chart explode: 파이에서 툭 튀어져 나온 비율 autopct: 퍼센트 자동으로 표기 shadow: 그림자 표시 startangle: 파이를 그리기 시작할 각도 texts, autotexts 인자를 활용하여 텍스트 스타일링을 적용 texts는 label에 대한 텍스트 효과, autotexts는 파이 위에 그려지는 텍스트 효과를 다룬다. labels = ['Samsung', 'Huawei', 'Apple', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Etc'] sizes = [20.4, 15.8, 10.5, 9, 7.6, 36.7] explode = (0.3, 0, 0, 0, 0, 0) 7. Box Plot spread = np.random.rand(50) * 100 center = np.on..

1. Scatterplot x = np.random.rand(50) y = np.random.rand(50) colors = np.arange(50) area = x * y * 1000 s: 점의 넓이 / c: 점의 색상 / cmap: 모두 같은 점의 색상 / alpha: 점의 투명도 2. Barplot, Barhplot x = ['Math', 'Programming', 'Data Science', 'Art', 'English', 'Physics'] y = [66, 80, 60, 50, 80, 10] barh 함수에서는 xticks로 설정했던 부분을 yticks로 변경 Batplot에서 비교 그래프 그리기 x_label = ['Math', 'Programming', 'Data Science', 'Art'..

1. 타이틀 plt.title('이것은 타이틀 입니다') plt.title('이것은 타이틀 입니다', fontsize=20) 2. X, Y축 Label 설정 plt.xlabel('X축', fontsize=20) plt.ylabel('Y축', fontsize=20) 3. X, Y 축 Tick 설정 (rotation) plt.xticks(rotation=90) plt.yticks(rotation=30) 4. 범례(Legend) 설정 plt.legend(['10 * 2', '10 ** 2', 'log'], fontsize=15) 5. X와 Y의 한계점(Limit) 설정 plt.xlim(0, 5) plt.ylim(0.5, 10) 6. 스타일 세부 설정 1) marker . point marker s square..

1. 단일 그래프 plot에 data를 넣으면 리스트의 값들을 y값이라고 가정하고 x값[0, 1, 2, ...]을 생성 2. 다중 그래프 (multiple graphs) 1) 1개의 canvas 안에 그리기 2) 새로운 canvas를 생성하여 그리기 figure() 함수를 이용하면 새로운 canvas를 생성할 수 있다. 3. 여러 개의 plot 그리기 (subplot) plt.subplot(row, column, index) row, column, index 사이의 콤마를 생략하고 작성 가능하다. ex) plt.subplot(2, 1, 1) → plt.subplot(211) 4. 여러 개의 plot 그리기 (subplots) plt.subplots(행의 개수, 열의 개수)

matplotlib : 파이썬 기반 시각화 라이브러리 세부 옵션을 통하여 아름다운 스타일링과 다양한 그래프 그리기 가능 pandas도 matplotlib을 내장하기 때문에 연동이 용이 단, colab에서 한글 사용 시 추가 설정 필요 https://matplotlib.org/ Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 3.4.2 documentation matplotlib.org matplotlib.pyplot as plt colab에서 한글 깨짐 현상 해결 방법 1. 코드 실행 !sudo apt-get install -y fonts-nanum !sudo fc-cache -fv !rm ~/.cache/matplotlib –rf 2. 상단 메뉴 - 런타임 - 런타임 다시 시작..

1. np.random.rand 0~1 사이의 임의의 균일 분포 값을 반환한다. np.random.rand() # 0.5644040985351038 np.random.rand(3) # array([0.15907147, 0.56814351, 0.65641927]) np.random.rand(3,2) # array([[0.1728781 , 0.41835388], # [0.39280028, 0.09229667], # [0.0272809 , 0.02512556]]) 2. np.random.randn n : normal distribution (정규 분포) -1~1 사이의 임의의 정규 분포 값을 반환한다. np.random.randn() # -0.6184246409845511 np.random.randn(3) #..

reshape 현재 배열의 차원(Dimension)을 변경하여 행렬을 반환하는 경우에 사용하는 함수이다. 1행 10열로 되어있는 배열을 reshape 함수를 통해 2행 5열로 재배열한다. 입력인수로 -1이 들어간 경우, 변경된 배열의 -1 위치의 차원은 원래 배열의 길이와 남은 차원으로부터 추정이 된다. 따라서 reshape(-1, 1)을 하면 1열을 만들면서 10개의 값을 담아야하므로 자동으로 10행이 된다. reshape(5, -1)을 하면 5행을 만들면서 10개의 값을 담아야하므로 자동으로 2열이 된다. reshape(-1)와 같이 단독으로 -1만 있는 경우 1차원 배열을 반환한다.

Plot 그래프 일반 선 그래프를 나타낸다. kind 옵션 line 선 그래프 bar 바 그래프 barh 수평 바 그래프 hist 히스토그램 kde 커널 밀도 그래프 hexbin 고밀도 산점도 그래프 box 박스 플롯 area 면적 그래프 pie 파이 그래프 scatter 산점도 그래프 1. line 그래프 데이터가 연속적인 경우 사용하기 적절하다. ex) 주가 데이터 2. bar/barh 그래프 그룹별로 비교할 때 유용하다. 3. 히스토그램 (hist) 가로축에는 분포, 세로축에는 빈도가 시각화되어 보여진다. 4. 커널 밀도 그래프 히스토그램과 유사하게 밀도를 보여주는 그래프로, 부드러운 라인을 가지고 있다. 5. Hexbin 고밀도 산점도 그래프로, 데이터의 밀도를 추정한다. x, y 키 값으로 nu..