데이터의 범위와 분포를 표현하는 바이올린플롯 violinplot(data)
[학습목표] 바이올린플롯으로 데이터의 범위와 분포를 표현할 수 있다. import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 그래프에 한글 설정 plt.rcParams['font.family'] = 'NanumGothic' # 그래프에 마이너스 기호 깨지는 문제 해결 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 바이올린플롯 샘플 데이터 125명의 점수 데이터 scores = pd.Series([0,10,15,15,15,16,19,20,21,25,25,26,26,29,30,35,36,37,39,40,41,41,44,45,45,45,45,47, 50,50,50,50,51,51,51,53,54,55,55,56,60,61,62,62,63,..
2023. 5. 16.
데이터의 도수분포를 포현하는 히스토그램
[학습목표] 히스토그램으로 데이터의 도수분포를 표현할 수 있다. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 그래프에 한글 설정 plt.rcParams['font.family'] = 'NanumGothic' # 유니코드에서 그래프에 마이너스 기호 깨지는 문제 해결 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 히스토그램 자료의 도수분포를 나타내는 그래프 수치를 나타내는 자료를 일정 구간(계급)으로 나누어 각 구간별 값의 개수(도수)를 나타낸다. x축은 계급(값의 구간), y축은 도수(구간별 값의 개수)를 나타냄 샘플데이터 125명의 점수 데이터 scores = [0,10,15,15,15,16,19,20,21,25,25,26..
2023. 5. 16.
데이터의 관계를 표현하는 산점도
[학습목표] 산점도로 x축, y축 데이터의 관계를 파악하고, 점의 색과 크기로 정보를 표현할 수 있다. import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl # 그래프에 한글 설정 mpl.rcParams['font.family'] = 'NanumGothic' # 유니코드에서 그래프에 마이너스 기호 깨지는 문제 해결 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 스캐터플롯 점의 크기, 색깔로 정보를 표현할 수 있다. (버블차트) 크기는 s, 색깔은 c로 지정한다. # 데이터 x = [1,5,6,9,10] y = [1,5,3,9,7] 기본 plt.scatter(x,y) plt.plot(x,y,'o') 점의 크기 s=크기공통지정 s..
2023. 5. 16.
데이터의 크기를 비교하는 막대그래프
[학습목표] 막대그래프를 그리고, 막대그래프의 여러가지 옵션을 지정할 수 있다. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 그래프에 한글 설정 plt.rc('font',family='Malgun Gothic') # 그래프에 마이너스 기호 깨지는 문제 해결 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 샘플데이터 어느 두 매장의 요일별 평균 매출액 df1 = pd.DataFrame({'요일':['월','화','수','목','금','토','일'], '매출액':[10000,9000,11000,8000,13000,15000,14000]}) df1 """ 요일매출액 0월10000 1화9000 2수11000 3목8000 4금1300..
2023. 5. 16.
