과기부 AI 수업11[Python](시각화2<stem, hist, 파이, scatter, Seaborn>)

욱이·2024년 4월 25일
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과기부 AI 수업 정리

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stem plot

  • bar차트에 넓이가 없는 차트

hist

  • 히스토그램(bins: 집계구간)

파이차트

  • autopct(퍼센티지 자동계산), shadow(그림자)
  • 파이모양으로 된 차트이며 퍼센티지 구분하기 위해 구현함.

scatter

  • 두 데이터간의 상관관계 확인
  • 분포도를 확인할 수 있다.

Seaborn

  • Matplotlib을 기반으로 다양한 테마와 통계용 차트 등의 기능을 추가한 시각화 패키지
  • 붓꽃, 타이타닉(승객), 팁(식당), 여객운송 데이터를 기본으로 제공
  • cmd -> pip install seaborn 설치

countplot : 카테고리별 데이터 갯수

jointplot

  • 산점도를 기본으로 표시하고 x,y축에 변수에 대한 히스토그램 표시
  • 두 변수의 관계와 데이터가 분산되어 있는 정도 파악

pairplot : 3차원 이상의 데이터 비교분석 할 때 사용

heatmap :데이터의 값을 컬러로 변환시켜 시각적인 분석

barplot

  • 카테고리 값에 따른 실수 값의 평균과 편차를 표시
  • 평균은 막대의 높이로, 편차는 에러바(error bar)로 표시

pointplot : 점 추정치 및 신뢰구간을 표시

boxplot

  • 박스-휘스커 플롯(Box-Whiosker Plot)혹은 간단히 박스 플롯이라 부르는 차트
  • 박스와 박스 바깥의 선(whisker)으로 이루어진다.
  • 박스형식으로 시각화
  • 최소값과 최대값을 넘어간 데이터들을 이상치데이터 라고 하고 이런것들을 파악하기 위해 박스데이터를 사용한다.

violinplot : 세로방향으로 커널 밀도 히스토그램을 그린다.

stripplot : 범주형 변수에 들어 있는 각 범주별 데이터의 분포 확인

swarmplot : stripplot과 비슷하지만 데이터를 나타내는 점이 겹치지 않도록 옆으로 이동

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