Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | ||||
4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 |
18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 |
25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 최단경로
- 프로그래머스
- 부스트캠프_AITech3기
- 이진탐색
- 개인회고
- dfs
- 이코테
- 알고리즘_스터디
- 다시보기
- ODQA
- 백준
- dp
- 기술면접
- 백트랙킹
- 주간회고
- mrc
- Level2_PStage
- Level2
- 부스트캠프_AITech_3기
- 구현
- 정렬
- 단계별문제풀이
- 알고리즘스터디
- 그리디
- 그래프이론
- Level1
- python3
- U_stage
- 파이썬 3
- 글또
Archives
- Today
- Total
목록boxplot (1)
국문과 유목민

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