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[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 25회차 미션 26. ch02. seaborn - 10. lmplot - 28. ch02. seaborn - 13. joinlplot 26. ch02. seaborn - 10. Implot lmplot은 column 간의 선형관계를 확인하기에 용이한 차트 6-1. 기본 lmplot sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", height=8, data=tips) plt.show() 6-2. hue 옵션으로 다중 선형관계 sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", hue="smoker", height=8, data=tips) plt.show() 6-3. col 옵션 col_wrap으로 한 줄에 표기할 column의 갯수를 명시 sns.lmplot(x="total_bill", y=..
[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 24회차 미션 24. ch02. seaborn - 09. pairplot - 25. ch02. seaborn - 10. violinplot 24. ch02. seaborn - 09. pairplot 집합의 조합에 대해 히스토그램과 분포도 숫자형 column에 대해서만 4-1. 기본 pairplot sns.pairplot(tips) plt.show() 4-2. hue 옵션으로 특성 구분 sns.pairplot(tips, hue='size') plt.show() 4-3. 컬러 팔레트 적용 sns.pairplot(tips, hue='size', palette="rainbow") plt.show() 4-4. 사이즈 적용 sns.pairplot(tips, hue='size', palette="rainbow", height=5,..
[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 23회차 미션 22. ch02. seaborn - 07. distplot, hist - 23. ch02. seaborn - 08. heatmap 22. ch02. seaborn - 07. distplot, hist 2. distplot matplotlib의 hist 그래프와 kdeplot을 통합한 그래프 분포와 밀도를 확인 # 샘플데이터 생성 x = np.random.randn(100) x 2-1. 기본 distplot sns.distplot(x) plt.show() 2-2. 데이터가 Series 일 경우 x = pd.Series(x, name="x variable") x sns.distplot(x) plt.show() 2-3. rugplot rug는 rugplot이라고도 불리우며, 데이터 위치를 x축 위에 작은 선분..
[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 22회차 미션 20. ch02. seaborn - 05. seaborn matplotlib 차트를 seaborn에서 - 21. ch02. seaborn - 06. countplot titanic = sns.load_dataset('titanic') titanic survived: 생존여부 pclass: 좌석등급 sex: 성별 age: 나이 sibsp: 형제자매 + 배우자 숫자 parch: 부모자식 숫자 fare: 요금 embarked: 탑승 항구 class: 좌석등급 (영문) who: 사람 구분 deck: 데크 embark_town: 탑승 항구 (영문) alive: 생존여부 (영문) alone: 혼자인지 여부 tips = sns.load_dataset('tips') tips total_bill: 총 합계 요금표 tip..
[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 21회차 미션 18. ch02. seaborn - 03. seaborn matplotlib 차트를 seaborn에서 - 19. ch02. seaborn - 04. seaborn 샘플 데이터 18. ch02. seaborn - 03. seaborn matplotlib 차트를 seaborn에서 1. Scatterplot 0~1 사이의 임의의 랜덤한 값 np.random.rand(50) 0 부터 50개의 값을 순차적으로 생성 np.arange(50) 1-1. x, y, colors, area 설정 colors 는 임의 값을 color 값으로 변환합니다. area는 점의 넓이를 나타냅니다. 값이 커지면 당연히 넓이도 커집니다. x = np.random.rand(50) y = np.random.rand(50) colors = ..
[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 20회차 미션 16. ch02. seaborn - 01. seaborn 소개 - 17. ch02. seaborn - 02. seaborn 추가 기능, 장점 16. ch02. seaborn - 01. seaborn 소개 17. ch02. seaborn - 02. seaborn 추가 기능, 장점 0. 왜 Seaborn? 0-1. seaborn에서만 제공되는 통계 기반 plot tips = sns.load_dataset("tips") sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips) plt.title('violin plot') plt.show() sns.countplot(tips['day']) plt.title('countplot') plt.show() sns.relplot(x='t..
[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 19회차 미션 11. ch01. matplotlib - 11. histogram - 15. ch01. matplotlib - 15. imshow 5. Histogram 5-1. 기본 Histogram 그리기 N = 100000 bins = 30 x = np.random.randn(N) plt.hist(x, bins=bins) plt.show() 5-2. 다중 Histogram sharey: y축을 다중 그래프가 share tight_layout: graph의 패딩을 자동으로 조절해주어 fit한 graph를 생성 N = 100000 bins=30 x = np.random.randn(N) fig, axs = plt.subplots(1, 3, sharey=True, tight_layout=True ) fig.set_size..
[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 18회차 미션 09. ch01. matplotlib - 09. lineplot - 10. ch01. matplotlib - 10. areaplot 09. ch01. matplotlib - 09. lineplot 3. Line Plot 3-1. 기본 lineplot 그리기 x = np.arange(0, 10, 0.1) y = 1 + np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x value', fontsize=15) plt.ylabel('y value', fontsize=15) plt.title('sin graph', fontsize=18) plt.grid() plt.show() 3-2. 2개 이상의 그래프 그리기 color: 컬러 옵션 alpha: 투명도 옵션 x = np.arange(0, 10,..
[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 17회차 미션 06. ch01. matplotlib - 06. 그래프 이미지를 저장 및 활용하기 - 08. ch01. matplotlib - 08. barplot, bath 06. ch01. matplotlib - 06. 그래프 이미지를 저장 및 활용하기 3. 이미지를 저장하고 활용하기 plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 10, marker='v', linestyle='-', color='b') plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 20, marker='+', linestyle='--', color='c') plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 30, marker='*', linestyle='-.', co..
[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 16회차 미션 04. ch01. matplotlib - 04. 다중그래프 - fig, axes, subplots - 05. ch01. matplotlib - 05. 기본그래프 스타일링 04. ch01. matplotlib - 04. 다중그래프 - fig, axes, subplots plt.subplots(행의 갯수, 열의 갯수) 1-3. 여러개의 plot을 그리는 방법 (subplot) subplot(row, column, index) data = np.arange(100, 201) plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(data) data2 = np.arange(200, 301) plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(data2) plt.show() data = np.arange(100,..

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