목록Data Analysis/시각화 (17)
Allen's 데이터 맛집
간단하게 Matplotlib에서 폰트의 크기와 X, Y 레이블의 회전하는 방법을 알아보겠습니다. 아래와 같이 plt.rc('font', size=12) 해당 명령어도 사이즈를 조절 할 수 있습니다. 그리고 plt.ylabel('스쿼트 1RM 중량(kg)', rotation=0) 이 처럼 Y축의 레이블 이름과 회전하고 싶은 각도 값을 입력하면 Y레이블의 로테이션이 가능합니다. 변경 전 #몸무게와 스쿼트/데드리프트 중량의 시각화 plt.figure(figsize=(18, 12)) # 폰트 크기 설정 plt.rc('font', size=16) sns.regplot(data=df, x='Weight(kg)', y='Squat(kg)') plt.xlabel('몸무게(kg)') plt.ylabel('스쿼트 1RM ..
이번 포스팅에서는 구성에 대한 시각화를 하는 대표적인 세개의 차트를 소개해 드리겠습니다. 파이 차트(Pie Chart): 파이 차트는 전체에서 각 부분이 차지하는 비율을 부채꼴 모양으로 나타냅니다. 각 부분의 크기가 전체에 대한 비율을 시각적으로 보여주며, 보통 각 부분의 크기에 따라 부채꼴의 크기가 결정됩니다. 주로 범주 간의 상대적인 비율을 보여주는데 사용됩니다. 도넛 차트(Doughnut Chart): 도넛 차트는 파이 차트와 유사하지만, 가운데에 구멍이 뚫린 모양입니다. 이는 파이 차트와 마찬가지로 각 부분의 상대적인 비율을 보여주지만, 더 많은 정보를 표시할 수 있도록 공간을 확보합니다. 트리맵 차트(Treemap Chart): 트리맵 차트는 계층적인 데이터를 사각형으로 나타내어 각 사각형의 크..
이번 포스팅에서는 비교를 할때 많이 쓰이는 시각화에 대해서 설명드리겠습니다. 평행 차트(Parallel Chart): 평행 차트는 여러 개의 수평선으로 구성되며, 각 수평선은 동일한 축을 가집니다. 각 축은 서로 독립적인 변수를 나타내며, 데이터 포인트의 특성을 비교하기 위해 사용됩니다. 이를 통해 다차원적인 데이터의 특성을 시각적으로 비교할 수 있습니다. 스타 차트(Star, Spider Chart): 스타 차트는 여러 개의 축이 꼭지점에서 시작하여 뻗어나가는 형태로 이루어진 차트입니다. 다양한 변수들의 상대적인 값과 특성을 시각적으로 비교할 수 있도록 도와줍니다. 각 변수가 꼭지점에서 뻗어나가는 선의 길이로 나타내어집니다. 히트맵(Heatmap): 히트맵은 데이터의 밀도를 색상으로 나타내는 그래픽 표..
이번 포스팅에서 변수간의 관계를 쉽게 파악하게 도와주는 산점도, 산점도 행렬 그리고 버블 차트에 대해서 알아보겠습니다. 이 그래프들은 X, Y축 변수의 관계를 시각화 한 것입니다. 산점도(Scatter Plot): 산점도는 두 변수 간의 관계를 보여주는데 사용됩니다. 각 데이터 포인트는 그래프 상의 점으로 표현되며, 두 변수 간의 관계를 시각적으로 이해할 수 있습니다. 이를 통해 변수 간의 상관 관계, 패턴, 이상치 등을 파악할 수 있습니다. 산점도 행렬(Scatter Plot Matrix): 산점도 행렬은 여러 변수 간의 관계를 보여주는데 사용됩니다. 데이터 집합 내의 모든 변수 쌍에 대해 산점도를 생성하여 한 번에 여러 변수 간의 상관 관계를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 변수 간의 다변량 관계를 ..