[부스트캠프 AI tech Data Viz] week05 (2022.02.14)

6-1 Interactive Visualization

대표 python 라이브러리

• Plotly
  • 통계, 지리, 3D, 금융 시각화 등 제공
  • plotly.express: seaborn과 유사하게 사용가능
  • D3기반
• Bokeh
  • matplotlib 문법과 유사
  • 기본 theme이 plotly에 비해 깔끔
  • 비교적 문서화가 부족
• Altair
  • Vega 라이브러리르 사용하여 만든 인터랙티브
  • 문법이 pythonic하지 않음
  • 데이터 크기 5000개 제한
  • bar, line, scatter, histogram에 특화

6-2 Interactive Visualization 실습(colab)

plotly

• scatter

import plotly.express as px 
fig = px.scatter(
    iris, 
    x='sepal_length',
    y='petal_length',
    color='species',
    marginal_y="violin", # 오른쪽에 plot
    marginal_x="box",  # 위쪽에 plot
    hover_data=['sepal_width', 'petal_width'], #마우스 호버링 시 뜨는 값
    hover_name='species', # 마우스 호버링시 제목
    trendline="ols", #추세선
  #  facet_row='species', # facet grid기능         
)
fig.show()

• line

import plotly.express as px 
fig = px.line(flights, 
              x='year',
              y='passengers',
              color='month',
            )
fig.show()

• bar

  • case 1 - melt
    

    fig = px.bar(medals, 
                 x="nation", 
                 y="count", 
                 color="medal")
    fig.show()

    
    
    
  • case 2 - pivot
    

    fig = px.bar(medals_wide, 
               x="nation", 
               y=["gold", "silver", "bronze"], 
               )
    fig.show()

    
    
    
  • case 3 - group

    fig = px.bar(medals, 
               x="nation", 
               y="count", 
               color="medal",
               barmode="group",
              )
    fig.show()

    
    
    

• Part of Whole

  
  • sunburst

    fig = px.sunburst(tips, 
                    path=['day', 'time', 'sex'], # 대, 중, 소 분류
                    values='total_bill' # 그래프의 크기
                    ) 
    fig.show()

    

  • tree map

    fig = px.treemap(tips, 
                    path=['day', 'time', 'sex'], 
                    values='total_bill')
    fig.show()

    
    
    

• 3-Dimensional

fig = px.scatter_3d(iris, 
                    x='sepal_length',
                    y='sepal_width', 
                    z='petal_width',
                    symbol='species', # 모양
                    color='species')
fig.show()

• Multidimensional

  • parallel_coordinates - 연속형

  fig = px.parallel_coordinates(iris, 
                              color="species_id", 
                             color_continuous_scale=px.colors.diverging.Tealrose,
                             )
  fig.show()

  

  • parallel_categories - 이산형

  tips = px.data.tips()
  tips['color'] = tips['sex'].apply(lambda x : 'red' if x=='Female' else 'gray')
  fig = px.parallel_categories(tips, color='color')
  fig.show()

  

• Geo

  

  • scatter_geo

    fig = px.scatter_geo(geo, 
                       locations="iso_alpha",
                       color="continent", 
                       size="pop",
                       animation_frame="year",
                       projection="natural earth")
    fig.show()

    
    
    

  • choropleth

    fig = px.choropleth(geo,  
                       locations="iso_alpha", 
                       color="continent",  
                       projection="natural earth")
    fig.show()

    
    
    

• 그 외 시각화

  
  
  

• html 저장

fig.write_html("path/to/file.html")

7-1 Custom Matplotlib Theme(colab)

• 애플 색 가이드라인(link)

raw_gray_dark_palette = [
    (142, 142, 147),# Gray
    (99, 99, 102),  # Gray (2)
    (72, 72, 74),   # Gray (3)
    (58, 58, 60),   # Gray (4)
    (44, 44, 46),   # Gray (5)
    (28, 28, 39),   # Gray (6)
]
gray_dark_palette = np.array(raw_gray_dark_palette)/255
sns.palplot(gray_dark_palette)

7-2 Image & Text Visualization Techniques(colab)

• patch

import matplotlib.patches as patches
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(5, 5))
ax.imshow(data[0].reshape(8, 8), cmap='gray_r')
# ax.axis('off')
rect = patches.Rectangle((1, 2),  
                         3, 4, 
                         linewidth=2, edgecolor='r', facecolor='red', alpha=0.3)
ax.add_patch(rect)
plt.show()

• dimention reduction method -차원축소방법
  • UMAP(참고블로그)