코딩하는 해맑은 거북이

본 게시물의 내용은 '부스트캠프 AI Tech - Data Visualization(안수빈)' 강의를 듣고 작성하였다. 해당 글은 아래의 5가지를 다룬다. 🍀 Grid 🚩 Student Score Dataset 🍀 선 추가하기 : Line 🍀 면 추가하기 : Span 🍀 테두리 설정하기 : Spines 🍀 Setting 변경 🍀 Grid - 기본적인 Grid는 축과 평행한 선을 사용하여 거리 및 값 정보를 보조적으로 제공 색은 다른 표현들을 방해하지 않도록 무채색 (color) 항상 Layer 순서 상 맨 밑에 오도록 조정 (zorder) 큰 격자/세부 격자 (which=‘major’ | ‘minor’ | ‘both’) X축, Y축 따로 하거나, 동시에 설정할 수 있음 (axis=‘x’ | ‘y’ | ‘..

본 게시물의 내용은 '부스트캠프 AI Tech - Data Visualization(안수빈)' 강의를 듣고 작성하였다. 해당 글은 아래의 7가지를 다룬다. 🍀 Facet 🍀 Figure & Axes 🍀 NxM subplots 🍀 Grid Spec의 활용 🍀 내부에 그리기 🍀 외부에 그리기 🍀 Facet - Facet이란 분할을 의미 - 화면 상에 View를 분할 및 추가하여 다양한 관점을 전달 같은 데이터셋에 서로 다른 인코딩을 통해 다른 인사이트 같은 방법으로 동시에 여러 feature를 보거나 큰 틀에서 볼 수 없는 부분 집합을 세세하게 보여줄 수 있음 🍀 Figure & Axes - Figure는 큰 틀, Ax는 각 플롯이 들어가는 공간 - Figure는 언제나 1개, 플롯은 N개 - Figure ..

본 게시물의 내용은 '부스트캠프 AI Tech - Data Visualization(안수빈)' 강의를 듣고 작성하였다. 해당 글은 아래의 4가지를 다룬다. 🍀 Color 🍀 Color Palette 🚩 Student Score Dataset 🟨 범주형 (Categorical) 🟨 연속형 (Sequential) 🟨 발산형 (Diverge) 🍀 강조, 색상 대비 🍀 색각 이상 🍀 Color - 위치와 색은 가장 효과적인 채널 구분 - 위치는 시각화 방법에 따라 결정되고, 색은 우리가 직접적으로 골라야 한다. - 사람이 공통적으로 색이 가지는 느낌은 다르다. - 심미적으로 화려한 것은 분명 매력적이다. 하지만, 화려함은 시각화의 일부 요소! - 가장 중요한 것은 독자에게 원하는 인사이트를 전달! → 전하고 싶..

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)..