정리하고 기록하기

📊데이터 시각화에 있어서 차트의 부가 설정은 필수이다. 시각화에서 가장 중요한 것은 한 눈에 차트가 이해가 되어야 한다는 점이다. 각 축이 의미하는 값, 각 선이 의미하는 값, 데이터의 중요한 부분을 돋보이게 할 수 있게 눈금이나 그리드 등을 설정해주어 차트의 이해도를 높여야 한다. 그렇기 때문에 각 축의 이름 설정이나 눈금의 값을 지정하는 등 부가적인 설정은 매우 중요하다. 부가적인 설정을 하는 함수에 대하여 설명할 내용은 아래와 같다. 차트 타이틀 설정 : plt.title('타이틀 명') 축 이름 설정 : plt.xlabel( ), plt.ylabel ( ) 축 범위 지정 : plt.axis( ) 축 눈금 표시 지정 : plt.xticks( ), plt.yticks( ) 범례 지정 : plt.leg..

👨🏻‍💻Figure, Axes 두 가지 요소는 맷플롯립의 가장 기본적이면서 가장 중요하다. 📃Figure는 그림을 그리기 위한 캔버스의 역할을 한다고 생각하면 된다. 캔버스의 크기를 조절, 색상 등의 설정값을 지정할 수 있다. ✏️Axes는 실제 그림을 그리는 메소드를 가진다. 그래서 대부분의 시각화를 수행하는 메소드는 Axes에서 호출된다. X, Y축, 타이틀, 범례 등의 속성을 설정하는데도 이용된다. 📈plt.show() 함수는 작성한 코드를 차트로 출력 해주는 함수이다. 해당 함수를 필수적으로 기입해주어야 한다. 👉plt.figure( ) import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.show() # 출력값 # plt.figure( )함수만 기입하고 출력하였..

📈Matplotlib(맷플롯립)은 파이썬 언어를 기반으로 한 대표적인 시각화 라이브러리이다. 파이썬 기반의 시각화 라이브러리는 Matplotlib(맷플롯립)과 Seaborn(시본)이 있다. Matplotlib(맷플롯립)은 파이썬에서 가장 많이 사용되는 시각화 라이브러리로서 다른 시각화 라이브러리에 많은 영향을 미쳤다. 하지만 단점으로는 직관적이지 못하여 해당 라이브러리가 익숙해지는 데 많은 시간이 필요하며, 차트의 축, 타이틀, 범례 등 부가적인 속성도 직접 코딩으로 작성하여 기입해주어야 하는 불편함이 있다. Matplotlib(맷플롯립)의 단점이 보완된 시각화 라이브러리가 Seaborn(시본)이다. Seaborn(시본)은 Matplotlib(맷플롯립)보다 코딩 구현이 쉽고, 판다스와 연동이 편리하다. ..