코린이 성장일기

seaborn의 plottiing 기능에 대해 전반적으로 살펴보자. seaborn의 대부분의 작업이 플로팅 기능에서 일어난다. 이 튜토리얼의 이후 장에서는 각 기능에서 제공하는 특정 기능을 살펴본다. 이 장에서는 접하게 될 다양한 종류의 함수를 개괄적으로 소개한다. Similar functions for similar tasks 유사한 작업에 대한 유사한 기능들 seaborn namespace는 평평하다. 즉, 모든 기능은 최상위 수준에서 접근할 수 있다. 그러나 코드 자체는 계층 구조이며, 서로 다른 수단을 통해 유사한 시각화 목표를 달성하는 함수 모듈로 구성되어 있다. 대부분의 문서는 이러한 모듈을 중심으로 구성되어 있다. "관계형relational", "분산형distributional", "범주형c..

Multivariate views on complex datasets 일부 seaborn 함수는 여러 종류의 플롯을 결합하여 데이터 세트에 대한 정보 요약을 신속하게 제공합니다. jointplot()는 단일 관계에 중점을 둡니다. 각 변수의 주변 분포와 함께 두 변수 간의 결합 분포를 플로팅합니다. penguins = sns.load_dataset("penguins") sns.jointplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", y="bill_length_mm", hue="species") 다른 하나는 pairplot()으로 더 넓게 볼 수 있습니다. 모든 쌍들의 관계와 각 변수에 대한 연결성과 한계의 분포를 각각 보여줍니다. sns.pairplot(data=penguin..

A high-level API for statistical graphics 통계 그래픽을 위한 고급 API 데이터를 시각화하는 보편적인 최고의 방법은 없습니다. plot에 의해 다른 방식들이 있기 때문입니다. Seaborn은 API에 기반한 일관된 데이터셋을 사용하여 다양한 시각적 표현들을 쉽게 전환할 수 있도록 합니다. relplot() 함수는 다양한 통계적 관계(relationship)를 시각화하도록 설계되었기 때문에 그렇게 이름이 지정되었습니다. 산점도가 효과적인 경우가 많지만 하나의 변수가 시간을 나타내는 관계는 선으로 더 잘 표현됩니다. 이 함수에는 kind라는 편리한 파라미터가 있는데, 대체 표현으로 쉽게 전환할 수 있습니다. dots = sns.load_dataset("dots") sns.r..

나랑 이름이 같은 조은강사님께서 Seaborn 튜토리얼을 하루 한개씩 정리하면 데이터 분석에 눈을 뜰거라 하셨다. 그래서 하지만 빨랐조 ? 와 함께 오늘부터 시작해보고자 한다. 👇 우선 Seaborn tutorial 페이지 👇 https://seaborn.pydata.org/tutorial.html User guide and tutorial — seaborn 0.12.2 documentation seaborn.pydata.org 이렇게 생겼다..! 갤러리의 코드도 한번씩 보면 좋을 것 같은데, 우리 조는 튜토리얼을 보고 보는 것이 좋다고 결론을 지어 튜토리얼 먼저 보기로! 요기 튜토리얼의 소주제 하나씩 이제 차곡 차곡 올릴 것이다. 주영님께서 총 62개정도 된다고 세어주셨는데, 파이널 프로젝트까지 한개씩..