목록Scatterplot (2)

국문과 유목민

Seaborn API별 사용법

Seaborn의 다양한 API들을 가볍게 다루는 포스팅입니다. API가 어떻게 표현되고, 각 API에서 파라메터가 어떤 역할을 하는지 등에 대해 다룰 예정입니다. 파라메터에 대한 설명이 간단할 경우 코드블럭 내 주석으로 설명할 수 있습니다. Seaborn 개요 MatPlotlib 기반 통계 시각화 라이브러리로 쉬운 문법과 깔끔한 디자인이 특징이다. Seaborn은 시각화의 목적과 방법에 따라 다음과 같은 API를 분류하여 제공하고 있다. 해당 포스팅에서는 하단의 분류 5가지의 기본적인 통계 시각화와 형태에 대해 정리하고자 한다. Categorical API (범주) Distribution API (분포) Relational API (관계) Regression API (회귀) Matrix API (행렬) ..
IT 견문록/함수 및 코드 (디지털치매 대비) 2022. 2. 6. 16:31
[일일리포트] Day 11 (Matplotlib)

해당 일일리포트에서는 네이버 커넥트에서 진행하는 '부스트캠프 AI Tech 3기'에서 배운 내용을 다루고 있습니다. 저작권 이슈 때문에 관련 자료를 올릴 수는 없기에 핵심 이론과 코드를 요약해서 올리고 있기에 내용이 부족할 수 있습니다. ▶ Today I Learned (핵심 요약 정리) Data Visualization Base 데이터 시각화는 데이터를 그래픽 요소로 매핑해서 시각적으로 표현하는 것을 의미한다. 시각화의 요소로는 목적, 독자, 데이터, 스토리, 방법, 디자인이 있다. 데이터 시각화를 위해서는 당연히 데이터가 필요한데, 데이터셋의 종류로는 정형 데이터, 시계열 데이터, 지리 데이터, 네트워크 데이터, 계층적 데이터, 비정형 데이터가 있다. 정형데이터: 테이블 형태로 제공되는 데이터로, 가..
IT 견문록/2022_부스트캠프 AITech 3기(100일) 2022. 2. 3. 23:23
이전 Prev 1 Next 다음