#5 축의 범위와 눈금 지정

라이브러리 임포트 샘플 데이터 설정 축의 범위 지정하기 · plt.xlim(min,max) · plt.ylim(min,max) 틱 설정 틱(tick) : x축, y축의 눈금 틱 지정 · plt.xticks(틱리스트) · plt.yticks(틱리스트) 틱 레이블 지정 · plt.xticks(눈금리스트, label = 레이블리스트) · plt.yticks(눈금리스트, label = 레이블리스트) · 눈금의 개수와 동일한 개수의 레이블을 지정한다. 틱 스타일 지정 · plt.tick_params( ) · direction : 틱 위치 (in, out, inout) · length : 틱의 길이 · width : 틱의 두께 · color : 틱 색상 · labelcolor : 틱 레이블 색상 · colors :..

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• · 2023. 2. 12.
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#4 제목, 축 레이블, 그리드

라이브러리 임포트 샘플 데이터 설정 제목 설정 · plt.title('제목') · loc : 제목 위치('left', 'center', 'right') · pad : 타이틀과 그래프와의 간격 · color : 폰트색상 · fontsize : 폰트사이즈 · fontweight : 폰트굵기('normal', 'bold', 'heavy', 'light', 'ultrabold', 'ultralight') · fontfamily : 폰트 x축, y축 레이블 · plt.xlabel('레이블') · plt.ylabel('레이블') · loc : 위치('left', 'center', 'right' / 'bottom', 'center', 'top') · labelpad : 레이블과 그래프와의 간격 · color : 폰트..

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• · 2023. 2. 12.
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#3 한글폰트 사용(Mac), 색상, 마커, 선

더보기 ▶ 라이브러리 임포트 import matplotlib.pyplot as plt 더보기 ▶ 한글폰트 사용 (Mac 버전) 더보기 ▶ 색상 color=색상 - 색상 이름을 사용한다. https://matplotlib.org/2.0.2/examples/color/named_colors.html - 자주 사용되는 색깔은 약자를 사용할 수 있다. (blue:b, green:g, red:r, cyan:c, magenta:m, yellow:y, black:k, white:w) - hex code를 사용할 수 있다. 더보기 ▶ 마커 marker : 마커종류 (* . , o v ^ 1 2 3 4 s p * h H + x D d) markersize, ms : 마커사이즈 markeredgecolor, mec : 마..

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• · 2023. 2. 10.
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#2 목적에 따른 여러가지 그래프

더보기 ▶ 라이브러리 임포트 import matplotlib.pyplot as plt 더보기 ▶ 시간의 시각화 더보기 ▶ 수량 비교 시각화 더보기 ▶ 비율의 시각화 더보기 ▶ 분포의 시각화 더보기 ▶ 관계의 시각화

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• · 2023. 2. 10.
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#1 기본 그래프 그리기

더보기 ▶ 기본 그래프 그리기 plt.plot(data) 더보기 ▶ y축 데이터로 그리기 - 1차원 리스트, 튜플, 시리즈 데이터를 전달하여 그린다. - x축은 데이터의 인덱스로 자동 지정된다. 더보기 ▶ x축, y축 데이터로 그리기 - x축과 y축 데이터의 길이가 같아야 한다.

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• · 2023. 2. 10.
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#17 그룹별 데이터 집계하기(groupby)

▶ 그룹화하여 그룹별 데이터 집계하기 데이터프레임.groupby(그룹화 기준컬럼).통계 적용 컬럼.통계 함수() count() : 누락값을 제외한 데이터 수 size() : 누락값을 포함한 데이터 수 mean() : 평균 sum() : 합계 std() : 표준편차 min() : 최소값 max() : 최대값 sum() : 전체 합 ▶ 그룹에 사용자정의함수 적용하기 df.groupby(그룹기준컬럼).통계적용컬럼.agg(사용자정의함수,매개변수들) ▶ 그룹 오브젝트 출력하기 데이터프레임.groupby(그룹기준컬럼).groups → 그룹별 인덱스:[데이터리스트] 출력 데이터프레임.groupby(그룹기준컬럼).get_group(그룹인덱스) → 그룹별 인덱스에 해당하는 데이터프레임 출력

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• · 2023. 2. 10.
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