Word cloud document https://amueller.github.io/word_cloud/index.html from wordcloud import WordCloud import pandas as pd import folium import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt survey_raw_df = pd.read_csv('C:/Chang_git/Data/survey_results_public.csv',index_col = 'ResponseId') temp_words = survey_raw_df['DevType'].dropna() # NaN값을 모두 버리는 과정 ..
folium의 document https://python-visualization.github.io/folium/quickstart.html folium 이란 파이썬 라이브러리로 지도 데이터를 시각화하는데 아주 쉽게 도와준다 leaflet.js를 기반으로 만들어졌다 지도에 마커를 표현하거나 범위를 나타내는 다양한 도형을 입력할 수 있다. 우리는 folium을 사용하여 지도에다가 뭔가를 그리려 한다 conda에 설치되어 있지 않기 때문에 conda install -c conda-forge folium을 입력해줘야 한다. import folium import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import folium latitude , longi..
플롯 선택방법 정리 img seaborn에서 지원하는 dataset 중 하나를 선택해서 각자 원하는 결과를 도출해 보기 나의 주제 : 펭귄은 대부분의 경우 부리의 길이와 두께를 통해 암수구분이 가능하다고 한다. 암수 구분 + 종별 구분한 부리의 길이, 두께 정보를 여러 방식을 사용하여 시각화해 보자 #1번 방식 import seaborn as sns peng = sns.load_dataset('penguins') Adelie = peng[peng['species'] == 'Adelie'] sns.jointplot(data = Adelie, x = 'bill_length_mm', y = 'bill_depth_mm', hue = 'sex') Chinstrap = peng[peng['species'] == '..
displot() hue로 subset 나누기 hue 키워드 인수를 통해 subset을 구분하고 이를 각각의 그래프로 표현할 수 있습니다. 아래는 hue 값으로 species(펭귄의 종)에 대해 설정해서 각각 species별로 그래프를 만들었습니다. penguins = sns.load_dataset('penguins') sns.displot(data = penguins, x = 'flipper_length_mm', hue = 'species', kind= 'kde') displot() col로 그래프 나누기 col 키워드 인수를 활용해서 subset을 한번 더 분류할 수 있다. col에 sex column label을 설정하여 subseet을 이전 예제보다 더 나눴다. sns.displot(data = ..
폰트 적용 # 설치한 폰트 설정 저 파일 위치의 폰트들을 확인해서 긁어옴. import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import matplotlib.font_manager as font_manager # Add every font at the specified location font_dir = ['C:\\\\Chang_git\\\\python_basic\\\\fonts'] for font in font_manager.findSystemFonts(fontpaths=font_dir): print(mpl.font_manager.FontProperties(fname=font).get_name()) font_manag..
Artist 상위클래스 기본적으로 Figure에 보이는 모든 것들을 Artist라고 한다. 이는 Figure, Axes, Axis 객체도 포함된다. 또 Text객체, Line2D객체, collections 객체, Patch 객체 등도 포함된다. Figure가 렌더링될 때, 모든 Artists가 그려집니다. 대부분의 Artists는 하나의 Axes에 묶여 있다. 이러한 Artists는 여러 Axes에 공유되거나 이동할 수 없다. 바 차트 bar(수평)명령과 barh(horizontal 수직) 명령으로 바 차트를 시각화할 수 있다. 첫 번째 인수인 left가 x축에서 바의 왼쪽 변의 위치를 나타낸다는 점을 주의해야 한다. 각 bar마다 색상을 적용할 수 있다. 색상을 데이터 순으로 리스트로 생상 해서 bar..
축의 범위 설정하기 범위 경계선에 있어서 잘 보이지 않는 경우가 있을 수 있는데 축범위를 지정하여 해결 가능하다. plt.title('x축,y축의 범위 설정') plt.plot([10,20,30,40],[1,4,9,16], c = 'b' ,lw = 5, ls = '--', marker = 'o' , ms = 15 , mec = 'g', mew = 5, mfc = 'r') plt.xlim(0,50) plt.ylim(-10,30) plt.show() 틱 설정하기 tick은 축상의 위치 표시 지점을 뜻한다. tick label을 설정하여 수동 설정이 가능하다. import numpy as np X = np.linspace(-np.pi, np.pi,256) C = np.cos(X) plt.title('x축과 y..
Matplotlib이란 파이썬에서 자료를 차트나 플롯(plot, 두 변수 간의 관계를 보이는 graph)으로 시각화하는 패키지이다, 다음과 같은 정형화된 차트나 플롯 이외에도 저수준 API를 사용한 다양한 시각화 기능을 제공한다. line plot scatter plot contour plot surface plot bar chart histogram box plot 사용을 위해 matplotlib과 서브패키지인 pyplot의 import가 필요하다 주피터 랩에서는 별도의 윈도우 Figure 표시방식을 지원하지 않아서 그래프가 출력되지 않는 경우가 생긴다 그래서 %matplotlib inline 매직 명령으로 주피터 내부에 그림을 표시하도록 지정해야 한다. import matplotlib as mpl i..
