함께하는 데이터 분석

오늘은 파이 차트를 그려보겠습니다. 라이브러리 불러오기 import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('font', family = 'AppleGothic') # mac # plt.rc('font', family = 'Malgun Gothic') # window plt.rc('font', size = 12) plt.rc('axes', unicode_minus = False) # -표시 오류 잡아줌 데이터 생성 및 파이 차트 그리기 science = ['physics', 'chemistry', 'life', 'earth'] people = [6.8, 8.0, 14.7, 14.9] plt.figure(figsize = (10, 5)) plt.pie(people, labels = sci..

오늘은 저번 포스트에서 말씀드린 대로 다중 막대그래프를 그리는 법을 간단히 알아보겠습니다. 라이브러리 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('font', family = 'AppleGothic') # mac # plt.rc('font', family = 'Malgun Gothic') # window plt.rc('font', size = 12) plt.rc('axes', unicode_minus = False) # -표시 오류 잡아줌 저번 시간과 다른 점은 numpy를 라이브러리를 사용해야 돼서 numpy를 np로 불러왔습니다 데이터 생성 # 년도 year = [2018, 2019, 2020, ..

오늘은 matplotlib을 활용하여 누적 막대그래프를 그려보도록 하겠습니다. 데이터는 저번과 같이 학년도 별 수능 과학탐구 응시자 수 데이터를 이용해보겠습니다. 라이브러리 불러오기 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rc('font', family = 'AppleGothic') # mac # plt.rc('font', family = 'Malgun Gothic') # window plt.rc('font', size = 12) plt.rc('axes', unicode_minus = False) # -표시 오류 잡아줌 데이터 생성 # 년도 year = [2018, 2019, 2020, 2021, 2022] # 만명 단위 physics = [6..

오늘은 matplotlib을 이용하여 막대그래프를 그려보겠습니다. 저번 시간에 활용했던 수능 과학탐구 응시자 수에서 가장 최근인 2022년 데이터를 활용하겠습니다. 라이브러리 불러오기 import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('font', family = 'AppleGothic') # mac # plt.rc('font', family = 'Malgun Gothic') # window plt.rc('font', size = 12) plt.rc('axes', unicode_minus = False) # -표시 오류 잡아줌 수능 과학탐구 응시자 수 리스트 science = ['physics', 'chemistry', 'life', 'earth'] people = [6.8, 8.0,..

이어서 Python으로 규제 회귀 모델인 라쏘, 릿지, 엘라스틱넷 regression을 알아보겠습니다. 모듈 및 데이터 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression, Lasso, Ridge, ElasticNet, LassoCV, RidgeCV, ElasticNetCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn import met..

오늘은 Maplotlib을 이용하여 산점도 그래프를 그려보겠습니다. 라이브러리 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('font', family = 'AppleGothic') # mac # plt.rc('font', family = 'Malgun Gothic') # window plt.rc('font', size = 12) plt.rc('axes', unicode_minus = False) # -표시 오류 잡아줌 데이터 불러오기 import seaborn as sns iris = sns.load_dataset('iris') 이번에는 seaborn에 내장되어있는 데이터인 iris데이터를 이용하여 산..

안녕하세요! 오늘은 지금까지 그렸던 한 개의 선 그래프나 여러 개의 선 그래프에 텍스트를 삽입하는 것을 알아보겠습니다. 그래프는 전 포스트에 작성한 코드를 그대로 가져올 것입니다. 각각의 그래프에 y값을 보기 쉽게 넣어주도록 할게요. 한 개의 선 그래프에 텍스트 삽입 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import random import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('font', family = 'AppleGothic') # mac # plt.rc('font', family = 'Malgun Gothic') # window plt.rc('font', size = 12) plt.rc('..

오늘은 한 평면 내에 여러 개의 선 그래프를 그리는 것을 공부하겠습니다. 예제로 2018학년도부터 2022학년도 까지 총 5개년 수능 과학탐구 과목별 응시자 수를 그래프로 그려보겠습니다. 라이브러리 불러오기 import matplotlib.pyplot as plt 한글 오류 기본 설정 plt.rc('font', family = 'AppleGothic') # mac # plt.rc('font', family = 'Malgun Gothic') # window plt.rc('font', size = 12) plt.rc('axes', unicode_minus = False) # -표시 오류 잡아줌 전 포스트에 적어놨던 한글 오류 설정입니다. 수능 과탐 데이터 리스트 # 년도 year = [2018, 2019, ..

이번에는 선 그래프를 그렸던 것을 바탕으로 선 그래프의 모양이나 배경을 꾸미는 것을 알아보겠습니다. 라이브러리 불러오기 import matplotlib.pyplot as plt import random x, y 리스트 설정 x = [i for i in range(1, 11)] random.seed(42) y=[] for i in range(1,11): z=random.randint(10,21) y.append(z) print(y) >>> [20, 11, 10, 21, 14, 13, 13, 12, 21, 11] 선 굵기 설정 plt.plot(x, y) plt.show() 이것이 기본으로 나오는 선의 굵기입니다. 선의 굵기를 조금 키워보겠습니다. plt.plot(x, y, linewidth = 12) # p..

오늘은 Python에서 Matplotlib을 활용하여 데이터를 시각화하는 방법을 공부하겠습니다. 그럼 시작해볼게요. 라이브러리 불러오기 import matplotlib.pyplot as plt import random 위의 matplotlib이 우리가 공부해 볼 라이브러리이고 밑의 random은 왜 썼는지 밑에서 보여드릴게요. x, y 리스트 설정 x = [i for i in range(1, 11)] random.seed(42) y=[] for i in range(1,11): z=random.randint(10,21) y.append(z) print(y) >>> [20, 11, 10, 21, 14, 13, 13, 12, 21, 11] x에 1부터 10까지 리스트를 생성했고 y에 11부터 20까지 숫자 중..