jupyter

Folium Folium은 leaflet.js를 기반으로 지도를 그려주는 Python 시각화 패키지이다. 모바일에서도 쓸 수 있을만큼 가볍고, pandas와 쉽게 연동하여 간편하게 시각화할 수 있다는 장점이 있다. 위치 좌표계 값을 이용해 지도 위에 시각화 할 수 있다. Map Folium의 Map 클래스를 통해 지도의 범위를 지정하고 표시할 수 있다. location 속성으로 나타내려는 지도의 정중앙 좌표를 설정할 수 있고, zoom_start 속성으로 배율을 설정할 수 있다. folium.Map.save()를 통해 설정된 지도를 html형식으로 저장 가능하다. import folium m = folium.Map( location=[37.4918346,127.0202431], zoom_start=15 ..

seaborn은 matplotlib로 바로 그린 그래프보다 가독성이 좋고, 폭 넓은 커스터마이징이 가능해서 애용하는 시각화 라이브러리다. set_theme()를 통해 배경, 폰트와 같은 기본 설정을 할 수 있고, set_palette()를 통해 그래프 컬러 조합을 선택할 수 있다. seaborn palette 예시 Choosing color palettes — seaborn 0.13.0 documentation Choosing color palettes Seaborn makes it easy to use colors that are well-suited to the characteristics of your data and your visualization goals. This chapter discus..

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[Python] 빅데이터분석 시각화 - 그래프 그리기 (Matplotlib) Matplotlib는 그래프를 그리는 함수를 내장하고 있는 확장 라이브러리다. matplotlib.pyplot을 import하여 해당 모듈의 각 함수를 사용해 간편하게 그래프를 만들고 변화를 줄 수 있다. 기본적으로 plot() xl-shine.tistory.com import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('font', family='malgun gothic') plt.rc('axes', unicode_minus=False) %matplotlib inline # jupyter notebook에서 그래프를 보기 위한 코드 weathe..

Matplotlib는 그래프를 그리는 함수를 내장하고 있는 확장 라이브러리다. matplotlib.pyplot을 import하여 해당 모듈의 각 함수를 사용해 간편하게 그래프를 만들고 변화를 줄 수 있다. 기본적으로 plot() 함수를 사용해 그래프를 그릴 수 있으며, 인자로 리스트 형식의 값을 2개(x축, y축) 받는다. plt.plot([1, 2, 3, 4]) 이렇게 하나의 리스트만 전달하게 됐을 때, 인자로 넘겨준 리스트는 y축으로 인식하고 x축은 인자로 넘겨준 리스트의 길이에 맞춰 자동 생성된다. 예시의 경우 자동 생성되는 x축 리스트는 [0, 1, 2, 3]이다. 나타나는 그래프는 다음과 같다. plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) 다음과 같이 두개의 리스트를 전달..