코딩하는 해맑은 거북이

본 게시물의 내용은 '부스트캠프 AI Tech - Data Visualization(안수빈)' 강의를 듣고 작성하였다. 해당 글은 아래의 2가지를 다룬다. 🍀 Matplotlib에서 Text 🔷 Anatomy of a Figure (Text Ver.) 🍀 Text Properties 🔷 Font Components 🔷 Details 🔷 Alignment 🔷 bbox 🚩 Student Score Dataset 🔷 Title & Legend 🔷 Ticks & Text 🔷 Annotate 🍀 Matplotlib에서 Text - Visual representation들이 줄 수 없는 많은 설명을 추가해줄 수도 있고, 잘못된 전달에서 생기는 오해를 방지할 수도 있다. - 하지만 Text를 과하게 사용한다면 오히려..

본 게시물의 내용은 '부스트캠프 AI Tech - Data Visualization(안수빈)' 강의를 듣고 작성하였다. 해당 글은 아래의 7가지를 다룬다. 🍀 Scatter Plot 🍀 Overplotting 🍀 점의 요소와 인지 🍀 상관관계와 인과관계 🍀 추세선 🍀 ETC 🚩 Iris Species 🍀 Scatter Plot - Scatter plot은 점을 사용하여 두 feature간의 관계를 알기 위해 사용하는 그래프 - 산점도 등의 이름으로 사용됨 - 직교 좌표계에서 x축/y축에 feature 값을 매핑해서 사용 - .scatter()를 사용 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplo..

본 게시물의 내용은 '부스트캠프 AI Tech - Data Visualization(안수빈)' 강의를 듣고 작성하였다. 해당 글은 아래의 6가지를 다룬다. 🍀 Line Plot 🚩 New York Stock Exchange 🍀 추세에 집중 🍀 간격 🍀 보간 🍀 이중 축(dual axis) 사용 🍀 ETC 🍀 Line Plot - Line Plot은 연속적으로 변화하는 값을 순서대로 점으로 나타내고, 이를 선으로 연결한 그래프 - 꺾은선 그래프, 선 그래프, line chart, line graph 등의 이름으로 사용됨 - 시간/순서에 대한 변화에 적합하여 추세를 살피기 위해 사용 (시계열 분석에 특화) - 신기하게 .line이 아니라 .plot() - 문법 자체는 이전 점 (x1,y1)에서 (x2,y2)..

본 게시물의 내용은 '부스트캠프 AI Tech - Data Visualization(안수빈)' 강의를 듣고 작성하였다. 해당 글은 아래의 7가지를 다룬다. 🍀 Bar plot 이란? 🍀 Bar Plot의 종류 4가지 🚩 Student Score Dataset 📊 Multiple Bar Plot 📊 Stacked Bar Plot 📊 Overlapped Bar Plot 📊 Grouped Bar Plot 🍀 Bar Plot의 원칙 🍀 데이터 정렬 🍀 적절한 공간 활용 🍀 복잡함과 단순함 🍀 오차막대 (errorbar) 🍀 Bar plot 이란? - Bar plot이란 직사각형 막대를 사용하여 데이터의 값을 표현하는 차트/그래프 - 막대 그래프, bar chart, bar graph 등의 이름으로 사용됨 - 범..

본 게시물의 내용은 '부스트캠프 AI Tech - Data Visualization(안수빈)' 강의를 듣고 작성하였다. 해당 글은 아래의 내용을 다룬다. 🍀 Matplotlib 🟡 import Library 🟡 기본 plot 🟡 Plot의 요소 🍀 Matplotlib - Python에서 사용할 수 있는 시각화 라이브러리 - numpy와 scipy를 베이스로 하여 다양한 라이브러리와 호환성이 좋다. → Scikit-Learn, PyTorch, Tensorflow, Pandas - 다양한 시각화 방법론을 제공한다. → 막대그래프 / 선그래프 / 산점도 🟡 import Library import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as..

본 게시물의 내용은 '부스트캠프 AI Tech - Data Visualization(안수빈)' 강의를 듣고 작성하였다. 해당 글은 아래의 2가지를 다룬다. 1. 데이터 이해하기 2. 시각화 이해하기 1. 데이터 이해하기 🍀 시각화할 진행할 데이터 1) 데이터셋 관점 (global) 2) 개별 데이터의 관점 (local) 🍀 데이터셋 종류 6가지 1) 정형 데이터 - 테이블 형태로 제공되는 데이터, 일반적으로 csv, tsv 파일로 제공 * Row : 데이터 1개 item * Column : attribute (feature) - 가장 쉽게 시각화할 수 있는 데이터셋 (통계적 특성과 feature 사이 관계 / 데이터 간 관계 / 데이터 간 비교) 2) 시계열 데이터 - 시간 흐름에 따른 데이터를 Time..