728x90 seaborn3 [파이썬] 시각화 - 타이타닉 데이터셋 활용 seaborn 실습 파이썬 시각화 도구 기초 관련 글 모음 [파이썬] 지도 시각화 도구 - Folium[파이썬] 파이썬 시각화 도구 - Seaborn[파이썬] 파이썬 시각화 도구 - Matplotlib [데이터 시각화 차트 관련 글]https://modulabs.co.kr/blog/data-visualization/ 데이터 시각화 차트 디자인에 필요한 사례와 종류 알아보기다양한 데이터 시각화 유형 중 가장 적합한 형태를 어떻게 선택하면 좋을지 사례를 통해 알아봅니다.modulabs.co.kr머신러닝을 데이터 분석 시 유용한 시각화 플롯 차트 유형설명히스토그램연속형 값에 대한 도수 분포를 나타낸다.X축 값은 도수 분포를 원하는 연속형 값의 구간.Y축 값은 해당 구간의 도수 분포(건수)를 나타낸다.바 플롯특정 칼럼의 이산 값에.. 2024. 11. 6. [머신러닝] 타이타닉 생존자 예측 시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다. 사이킷런으로 수행하는 타이타닉 생존자 예측 1. 분석에 필요한 라이브러리, 시각화 패키지, 파일 불러오기 또는, csv 파일 다운로드 없이 seaborn을 통해 데이터를 불러올 수도 있다. (단, 실습용 csv 데이터와 컬럼 수 등의 차이가 있다.)df_titanic = sns.load_dataset('titanic')df_titanic.info() 2. 데이터 칼럼 타입 확인하기Range Index: DataFrame 인덱스의 범위 (전체 로우 수)Data Columns: 전체 칼럼 수dtypes: 데이터 타입판다스의 object 타입 = s.. 2024. 6. 9. [파이썬] 파이썬 시각화 도구 - Seaborn 파이썬 시각화 도구 기초 관련 글 모음 [파이썬] 지도 시각화 도구 - Folium[파이썬] 파이썬 시각화 도구 - Seaborn[파이썬] 파이썬 시각화 도구 - MatplotlibSeaborn 을 통해 데이터 시각화 하기 시본(Seaborn)은 맷플롯립보다 쉬운 구현, 수려한 시각화, 그리고 편리한 판다스(Pandas) 와의 연동을 특징으로 하고 있다. 시본은 맷플롯립을 기반으로 하고 있지만, 맷플롯립보다 상대적으로 적은 양의 코딩으로도 보다 수려한 시각화 플롯을 제공한다. 또한 판다스의 칼럼명을 기반으로 축 이름을 설정하는 등 편리한 연동 기능을 가지고 있다.하지만 시본은 맷플롯립을 기반으로 하고, 특정 요소들의 경우 맷플롯립 함수들을 그대로 사용하고 있기에 시본을 잘 활용하려면 반드시 맷플롯립을 어.. 2024. 4. 15. 이전 1 다음 728x90
