Week 6-2. 데이터 시각화

Matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

• Python 기반 시각화 라이브러리
• 세부 옵션 조정을 통해 커스터마이징 가능
• numpy, pandas와 유연하게 연동

numpy를 이용한 1차 직선 만들기

• np.polyfit(): 직선을 구성하기 위한 계수를 계산
• np.poly1d(): polyfit으로 찾은 계수로 파이썬에서 사용할 수 있는 함수로 만들어주는 기능
• linspace : 경향선을 그리기 위한 x 데이터 생성

  np.linspace(a,b,n) : a부터 b까지 n개의 등간격 데이터 생성```

데이터 타입에 맞는 그래프

• 연속 : 산점도(scatter), 밀도(Density), 그래프 등
• 범주 : 박스, 바, 파이, 히트맵
• 시계열 : 라인, 리본, VEB 그래프 등
  • 시계열자료 : 시간의 흐름에 다라 관찰된 값 (경향, 주기, 계절성 파악 가능)

Seaborn

import seaborn as sns

• Matplotlib에서 색상 테마, 통계용 차트 등 기능을 추가, 확장형
• 가독성이 높아 구문 파악에 용이

Folium

import folium

• 좌표계를 활용한 지도 시각화 라이브러리

• 점, 색깔변화 등 다양하게 지도에 표현 가능

• 시각화 결과를 html로 저장이 가능해 다른 사람과 공유 가능

• 세부 문법을 수정해서 핀을 커스텀마이징 가능

• interactive 지도

• 시개열 지도 변화 분석

• 히트맵을 통한 시각화

카토그램

일반 지도를 특정 통계치를 바탕으로 재구성한 지도
인구, GNP, 의석수 등 특정데이터 값의 변수가 지도의 면적이나 거리를 대체해서 지도가 왜곡되어 있음.