Python(15)
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[디자인 시각화] 산점도 (matplotlib/pandas)
■ 그래프 스타일 [데이터 시각화] 그래프 디자인 약어 정리 (그래프 색/그래프 선 스타일/ 마커) 그래프 스타일 ※ 컬러 지정을 위한 약어 컬러 약어 컬러 b 파란색(blue) g 녹색(green) r 빨간색(red) c 청녹색(cyan) m 자홍색(magenta) y 노란색(yellow) k 검은색(black) w 흰색(white) ※ 선의 스타일 지정을.. hyunmin1906.tistory.com ■ [matplotlib] 산점도 그래프 matplotlib.pyplot.scatter(x = x_data, y = y_data [ , options]) x_data : x축 데이터 y_data : y축 데이터 options : 생략가능 s : 마커 사이즈 (기본값 : 40) c : 마커 컬러 (기본값 ..
2020.04.24 -
[데이터 시각화] 그래프 디자인 약어 정리 (그래프 색/그래프 선 스타일/ 마커/기타 스타일)
■ 그래프 스타일 ※ 컬러 지정을 위한 약어 컬러 약어 컬러 b 파란색(blue) g 녹색(green) r 빨간색(red) c 청녹색(cyan) m 자홍색(magenta) y 노란색(yellow) k 검은색(black) w 흰색(white) ※ 선의 스타일 지정을 위한 약어 선 스타일 약어 선 스타일 - 실선(solid line) -- 파선(dashed line) : 점선(dotted line) -. 파선 점선 혼합선(dash-dot line) ※ 마커 지정을 위한 약어 마커 약어 마커 o 원 모양 ● ^, v, 삼각형 위쪽(▲), 아래쪽(▼), 왼쪽(◀), 오른쪽(▶) s 사각형(square) ■ p 오각형(pentagon) h, H 육각형(hexagon)1, 육각형2 * 별 모양(star) ★ + 더..
2020.04.24 -
[데이터 시각화] 선 그래프 (matplotlib/pandas)
■ 그래프 스타일 [데이터 시각화] 그래프 디자인 약어 정리 (그래프 색/그래프 선 스타일/ 마커) 그래프 스타일 ※ 컬러 지정을 위한 약어 컬러 약어 컬러 b 파란색(blue) g 녹색(green) r 빨간색(red) c 청녹색(cyan) m 자홍색(magenta) y 노란색(yellow) k 검은색(black) w 흰색(white) ※ 선의 스타일 지정을.. hyunmin1906.tistory.com ■ 그래프 범례 위치 해설 [데이터 시각화] 그래프 범례 위치 설정 그래프 범례 위치 해설 ※ 범례지정 legend()에서 loc 옵션 범례 위치 위치 문자열 위치 코드 최적 위치 자동 선정 best 0 상단 우측 upper right 1 상단 좌측 upper left 2 하단 좌측 lower left ..
2020.04.23 -
[Pandas] CSV 파일 읽기/쓰기(read/write)
■ CSV 파일 쓰기 첫번째, Pandas를 사용한 CSV 파일 생성 CSV파일을 생성하고자 하는 경로와 파일이름 지정 index 가 True(디폴트) 일 경우 0 부터 시작하는 순서로 행번호 열 추가, False 일 경우 행번호 열 추가 안함 encoding은 파일의 인코딩형식을 지정 CSV 파일을 원하는 경로에 행번호 열없이 인코딩 방식을 한글입력이 가능하도록 cp949로 생성 두번째, Jupyter notebook에서 매직 명령어 %%writefile을 사용한 CSV파일 생성 CSV 파일을 원하는 경로에 생성 ■ CSV 파일 읽기 filepath_or_buffer : 불러오고자 하는 CSV파일을 지정 sep : CSV파일에 설정되어있는 구분자 형식으로 데이터를 불러온다 (디폴트: ,) index_c..
2020.04.23 -
[Numpy Package] 넘피 배열 연산처리
■ 배열의 연산(덧셈, 뺄셈, 곱셈, 거듭제곱, 나눗셈, 비교연산) ※ 덧셈(+), 뺄셈(-), 곱셈(*) ※ 거듭제곱(**2), 나눗셈(/), 비교연산( '>' 이외 비교연산도 사용가능)
2020.04.17 -
[Numpy Package] 넘피 난수 배열(rand, randint)
■ 난수 배열 생성 rand_num = np.random.rand(n,m,...k) rand_num = np.random.randint(low,high,size=(n,m,...k)) ※ 해설 ● np Numpy Package 별명 ● random Numpy Package 안에 있는 random 모듈 ● rand(n,m,...k) 0 이상 1 미만 사이의 수([0,1))로 이루어진 k차원 (n X m X...k) 배열 ● randint(low, high, size=(n,m,...k)) [low,high) 사이의 정수로 이루어진 k차원 (n X m X...k) 배열 ● rand_num 배열
2020.04.17