대표 라이브러리
Plotly, Bokeh, Altair
Plotly
통계 시각화, 지리 시각화, 3D 시각화, 금융 시각화 등 가능
실습
Scatter
import plotly.express as px
px.scatter(data, x, y)
- png저장, zoom in, panning, 구간 선택 등 다양한 기능
range_x range_y x y 구간 지정
marginal_x , maginal_y jointplot에서 사용한 각 축의 분포 지정
- x는 box, y는 violin
hover_data data의 추가적인 정보 확인
- 기존에는 x, y축인 sepal_length, petal_length만 제공하지만,
hover_data=[’sepal_width’, ‘petal_width’]로 추가 정보 제공
trendline=’ols’ 회귀선 draw
facet_col & facet_row 각 데이터를 나눠서 보여줌
facet_row = ‘species’- species로 구분해 row로 나눔
Line
px.line(data, x, y)
Bar
px.bar(data, x, y)
- 기본은 stack bar
barmode=’group’
- grouped bar chart
- 다른 mode도 사용 가능
다양한 차트
hist, kdeplot, boxplot, violinplot, stripplot, heatmap, pairplot
Part-of-whole
- Sunburst, Treemap
Sunburst & Treemap
px.sunburst(data, path, values)
- 원하는 영역 클릭하면 인터랙티브하게 확대
px.treemap(data, path, values)
3-Dimensional
px.scatter_3d(data, x, y, z)
symbol = 'species'모양을 바꿔줌
px.parallel_coordinates(data, color)
- cluster 확인 가능
px.parallel_categories(data, color)
Geo
px.scatter_geo(data, locations, size, animation_frame, projection)
- 애니메이션 재생 가능
- projection은 지구 모양 지정
px.choropleth
- 다양한 button, animation 인터랙션 가능
※ 모든 이미지 및 코드 출처는 네이버 커넥트재단 부스트캠프 AI Tech 5기입니다. ※
AI-Kid