[부스트캠프 AI Tech 5기] More Visualization Library

더 많은 시각화 라이브러리들

Missingno

• 결측치를 시각화 하는 라이브러리
• 빠르게 결측치의 분포를 확인하고 싶을 때 사용 가능

import missingno as msno 

msno.matrix(dataframe)
msno.matrix(dataframe,sort='descendng')
msno.bar(dataframe)

Treemap

• 계층적 데이터 시각화 라이브러리
• 직사각형을 사용하여 포함 관계를 표현
• 타일링 알고리즘
• Plotly의 treemap을 사용하여도 됨

import squarify 

values = [100,200,300,400]
squarify.plot(values)

labels = list('ABCD')
squarify.plot(values, label=labels)

# margin
squarify.plot(values, label=labels,pad=0.2)

# axis 없애기 
ax.axis('off')

Waffle Chart

• 와플 형태로 discrete 하게 값을 나타내는 차트
• 원하는 벡터 이미지로도 사용 가능
• 인포그래픽에서 유용

import pywaffle

from pywaffle import Waffle 

fig = plt.figure(figureClass = Waffle,
				 rows = 5,
                 columns = 10,
                 values = [48,46,6],
                 figsize=(5,3),
                 cmap_name='tab10',
                 legend = 범례,
                 starting_location="SE", # NW,SW,NE,SE
                 block_arranging_style = 'new-line', # snake
                 icons = 'chlld', # Font awesome site
                 icon_legend = True, # 아이콘을 범례로 사용할 것인지
                 font_size = 15) # 아이콘 사이즈
                 
plt.show()

Venn

• 벤 다이어그램
• 집합 등에서 사용
• 출판 및 프레젠테이션에서 사용

import matplotlib_venn
from matplotlib_venn import venn2, venn3 

# 01: 1번째 Set에 들어갈 내용 
# 10: 2번째 Set에 들어갈 내용 
# 11: 교집합에 들어갈 내용 

venn2(subsets=(3,2,1))

set1 = set(['A', 'B', 'C', 'D'])
set2 = set(['B', 'C', 'D', 'E'])
set3 = set(['C', 'D',' E', 'F', 'G'])

venn3([set1, set2, set3], ('Set1', 'Set2', 'Set3'))
plt.show()