코딩하는 타코야끼

1. 파이차트 그리기 📍 파이차트 각 범주(Category)가 데이터에서 차지하는 비율을 나타내는데 사용 pie(x, labels) 이용 x: 값 (값들을 100을 기준으로 비율을 계산해 크기 설정) labels : 값들의 label autopct: 조각내에 표시될 비율의 문자열 형식. '%fmt문자' fmt문자: f(실수), d(정수), %% (%) 🌓 시각화 tall = 180.43 weight = 74.23 print(f'{tall},{weight}') print('{}, {}'.format(tall, weight)) print('%.2f%%, %f' % (tall, weight)) # 타입: %f - 실수, %d - 정수, %s - 문자열 >>> 180.43,74.23 180.43, 74.23 1..

1. 산점도 (Scatter Plot) 그리기 📍산점도(산포도) X와 Y축을 가지는 좌표평면상 관측값들을 점을 찍어 표시하는 그래프 변수(Feature)간의 상관성이나 관측값들 간의 군집 분류를 확인할 수 있다. scatter( ) 메소드 사용 1번인수 : x값, 2번인수 y값 x와 y값들을 모두 매개변수로 전달해야 한다. x,y 의 인수는 스칼라 실수나 리스트 형태의 객체들을 넣는다. 리스트 튜플 numpy 배열 (ndarray) 판다스 Series x와 y의 원소의 수는 같아야 한다. x = range(1, 1001, 50) y = range(1001, 1, -50) y2 = range(1, 1001, 50) print(len(x), len(y)) >>> 20 20 plt.scatter(x, y, l..

1. 선 그래프 (Line plot) 그리기 📍 선 그래프(꺽은선 그래프) 점과 점을 선으로 연결한 그래프 시간의 흐름에 따른 변화를 표현할 때 많이 사용한다. (시계열) plot([x], y) 1번인수 : x값(생략가능), 2번인수 y값 인수가 하나인 경우 y 축의 값으로 설정되고 X값은 (0 ~ len(y)-1) 범위로 지정된다. x,y 의 인수는 리스트 형태의 객체들을 넣는다. 리스트 튜플 numpy 배열 (ndarray) 판다스 Series x와 y의 size는 같아야 한다. 하나의 axes(subplot)에 여러 개의 선 그리기 같은 axes에 plot()를 여러번 실행한다. 📍 선 스타일 https://matplotlib.org/3.0.3/gallery/lines_bars_and_markers..

1. Matplotlib 데이터의 시각화를 위한 파이썬 패키지 2차원 그래프를 위한 패키지이나 확장 API들을 이용해 3D 그래프등 다양한 형식의 시각화를 지원 파이썬 기반의 다른 시각화 패키지의 기본이 된다. Seaborn, Pandas 등이 Matplotlib를 기반으로 사용한다. https://matplotlib.org 📍 장점 동작하는 OS를 가리지 않는다. MATLAB과 유사한 사용자 인터페이스를 가진다. 그래프에 대한 상세한 설정을 할 수 있다. 다양한 출력 형식으로 저장할 수 있다. 📍 matplotlib 그래프 구성요소 figure 전체 그래프가 위치할 기본 틀 하나의 figure에 여러개의 그래프를 그릴 수 있다. https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen..

1. matplotlib 한글처리 matplotlib에 설정되있는 폰트가 한글을 지원하지 않기 때문에 그래프의 한글이 깨져서 나온다. 📍 폰트깨짐 없애기. for Mac import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib 설치시 혹은 터미널 시작시, 1번과 2번, 3번 명령어 입력으로 폰트깨짐 해결.(Mac 한정.) from matplotlib import rc # 1번 rc('font', family='AppleGothic') # 2번 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 3번 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(range(-10,10)) plt.xlabel("X값") plt.ylabel("y값..

1. 시계열 데이터셋¶ 판다스에서 시계열 데이터셋의 가장 기본적인 형태는 Index가 datetime 타입인 Series나 DataFrame 객체이다. DateTimeIndex: datetime 타입의 index 타입 📍 DatatimeIndex indexing 과 slicing Index가 Datetime 타입일 경우(DatetimeIndex) 날짜 시간의 각 요소들(ex: 년도, 월, 시간등등)을 이용해 다양한 조회가 가능하다. # 부분일치 조회 s['2022'] # 2022년 원소들 s['2022-02'] # 2022년 2월 원소들 >>> 2022-02-01 1.867558 2022-02-02 -0.977278 2022-02-03 0.950088 2022-02-04 -0.151357 dtype: f..