Data Science/EDA Practice5 [EDA Practice] Seaborn 설정 (rc) 데이터 시각화에 대해서 더 공부하다가 rc 설정을 알게 되었다. rc 설정은 사용자가 그래프 스타일을 커스터마이징할 수 있도록 하는 파라미터이다. 지금까지는 시각화를 위해서 적절한 그래프와 데이터를 선택했다면 rc 설정은 그래프 자체에 대한 스타일을 설정하여 결과적으로 가독성을 높여준다. sns.axes_style()을 통해 현재 그래프 스타일 설정을 확인해볼 수 있다. import seaborn as sns sns.axes_style() => {'axes.facecolor': '#EAEAF2', 'axes.edgecolor': 'white', 'axes.grid': True, 'axes.axisbelow': True, 'axes.labelcolor': '.15', 'figure.facecolor': '.. 2023. 6. 23. [EDA Practice] Subplot 그리기 이전 포스팅에서 matplotlib이나 seaborn을 통해서 그래프를 생성하면 자동으로 AxesSubplot 객체가 생성되었다. AxesSubplot은 Figure 객체에 포함된 객체이지만, 일반적으로는 하나밖에 생성이 안된다. 그러나, 데이터 시각화를 진행하다 보면, 아래처럼 여러 개의 그래프를 한 눈에 비교하고 싶을 때가 있다. matplotlib에서는 서브플롯을 그리기 위해 몇 가지의 메서드를 제공한다. 1. add_subplot() 첫 번째는 바로 Figure 객체의 add_subplot() 메서드이다. add_subplot()은 파라미터로 row, col, index를 받는다. index는 서브플롯이 생성되는 위치로, 왼쪽 위에서부터 1이다. 아래 코드는 nrows=3, ncols=2의 빈 서.. 2023. 2. 9. [EDA Practice] Figure, Axes 객체 Matplotlib은 데이터 시각화에 필수적인 패키지이다. 이러한 그래프를 그릴 수 있는 이유는 Matplotlib만의 특별한 클래스들이 존재하기 때문이다. 바로 Figure와 Axes 클래스이다. Matplotlib의 그래프를 담을 수 있는 Figure 클래스와 Axes 클래스를 알아보자. 1. Figure 클래스 일반적인 방식으로 plt.figure()를 수행하고 객체 타입을 확인한 결과이다. fig = plt.figure() type(fig) => matplotlib.figure.Figure 코드에서 볼 수 있듯이 matplotlib.figure.Figure 객체가 생성되는 것을 볼 수 있다. Figure 객체는 그래프 요소를 담을 수 있는 최상위 컨테이너이다. 그래프를 담을 수 있는 직사각형의 객.. 2023. 2. 9. [EDA Practice] 2023/W4 EDA Practice Data Source: 'https://query.data.world/s/h4cgvavgdnxywxbbjnnlztdahzzidg' EDA 연습을 위한 첫 번째 데이터셋은 Makeover Monday 웹사이트의 23년 넷째주 데이터셋인 'National Highway Traffic Safety Administration Automobile Recalls'이다. 미국의 자동차 리콜에 대한 데이터셋이고, 1966년부터의 리콜 정보를 담고 있다. 데이터셋에 대한 구체적인 정보는 아래의 링크를 통해 확인해볼 수 있다. National Highway Traffic Safety Administration : https://datahub.transportation.gov/Automobiles/Recalls-Data/6.. 2023. 1. 27. 이전 1 2 다음
