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Seaborn Tutorial (6)_Figure-level vs. axes-level functions 시본 함수는 축 중심과 도표 중심의 함수로 나눌 수 있다. 축 중심 그래프는 matplotlib.pyplot.Axes 를 통해 표현하고, 그림 중심 그래프는 FaceGrid 통해 matplotlib와 인터페이스한다. 예를들어 displot()은 분포 모듈의 그림 중심 함수이다. 그 중 histplot()이 있다. sns.displot(data=penguins, x="flipper_length_mm", hue="species", multiple="stack") # 커널 밀도 그래프로 그리릴면, 같은 코드에서 kind 파라미더를 "kde"로 지정하면 된다. sns.displot(data=penguins, x="flipper_length_mm", hue="species", multiple="stack", ki.. 공감수 1 댓글수 1 2023. 3. 13.
Seaborn Tutorial (5)_Similar functions for similar tasks 2023.03.01 시본의 네임스페이스는 평평하다; 기능의 모든 것들이 최상위 수준으로 접근이 가능하다는 것이다. 그러나 코드 자체는 다른 방법을 통해 비슷한 시각화 기능을 가진 모듈과 계층적으로 구조화되어있다. 대부분의 문서들을 이런 모듈들로 구성되어있다: "관계형", "분포형", "분류"와 같은 이름을 접하게 될 것이다. 예를 들어, 분포 모듈은 데이터 포인트의 분포를 나타내는 것을 전문으로 하는 기능을 정읳ㄴ다. 여기에는 히스토그램과 같은 친숙한 방법이 있다. penguins = sns.load_dataset("penguins") sns.histplot(data=penguins, x="flipper_length_mm", hue="species", multiple="stack") 커널 밀도 추정과 같.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 3. 1.
Seaborn Tutorial (4)_Opinionated defaults and flexible customization Seaborn은 단일 함수 호출로 완전한 그래픽을 만든다. 가능한 경우, 그 함수는 플롯의 의미 매핑을 설명하는 정보 축 라벨과 범례를 자동으로 추가한다. seaborn은 또한 데이터의 특성에 따라 매개 변수의 기본값을 선택한다. 색상맵핑은 색조에 할당된 범주형 변수의 다른 수준을 나타내기 위해 뚜렷한 hue(파란색, 주황색, 때로는 녹색)를 사용한다. 숫자 변수를 매핑할 때, 일부 함수는 연속 그라디언트로 전환된다. sns.relplot( data=penguins, x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", hue="body_mass_g" ) 모든 그림에 적용되는 여러 내장 테마를 정의하고, 그 기능에는 각 플롯에 대한 시맨틱 매핑을 수정할 수 있는 표준화된 매개 변수가 있으.. 공감수 2 댓글수 0 2023. 2. 19.
Seaborn Tutorial (3)_Multivariate views on complex datasets seaborn 함수는 여러 종류의 플롯을 결합하여 데이터 세트에 대한 유익한 요약을 빠르게 제공한다. 그 중 하나인 jointplot()은 단일 관계에 초점을 맞춘다. 그것은 각 변수의 한계 분포와 함께 두 변수 간의 공동분포를 시각화한다. penguins = sns.load_dataset("penguins") sns.jointplot(data = penguins, x= "flipper_length_mm", y = "bill_length_mm", hue = "species") pairplot() 은 더 넓게 표현한다. : 각각 모든 쌍별 관계와 각 변수에 대한 공동 및 한계 분포를 보여준다. sns.pairplot(data=penguins, hue="species") 도표를 만들기 위한 낮은 수준의 도구.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 2. 9.
Seaborn Tutorial (2)_A high-level API for statistical graphics 데이터를 시각화하는 가장 좋은 방법은 없다. seaborn은 일관된 데이터 세트 지향 API를 사용하여 다양한 시각적 표현 사이를 쉽게 전환할 수 있다. relplot() : 다양한 통계적 관계를 시각화하도록 설계 - relplot 함수 안에 kind 파라미터를 통해 그래프의 종류를 쉽게 바꿀 수 있다. dots = sns.load_dataset("dots") sns.relplot( data = dots, kind = "line", x = "time", y = "firing_rate", col = "align", hue = "choice", size = "coherence", style = "choice", facet_kws = dict(sharex=False), ) size와 style 파라미터는 sc.. 공감수 2 댓글수 0 2023. 2. 7.
Seaborn Tutorial (1)_An introduction to seaborn seaborn tutorial에 있는 내용 필사를 해보려한다. 필사를 통해 시각화에 대한 이해를 높이고 다양한 그래프 표현법을 배울 것이다. An introduction to seaborn seaborn : 파이썬에서 통계 그래픽을 만들기 위한 라이브러리 matplotlib 위에 구축되며 pandas 데이터 구조와 밀접하게 통합 - seaborn은 데이터를 탐색하고 이해할 수 있도록 도와준다. - 플로팅 기능은 전체 데이터 세트를 포함하는 데이터 프레임 및 배열에서 작동 - 필요한 의미론적 매핑 및 통계 집계를 내부적으로 수행하여 유인한 플롯을 생성 - 데이터세트 중심의 선언적 API를 사용하면 플롯을 그리는 방법에 대한 세부 정보가 아니라 플롯의 다양한 요소가 의마하는 바에 집중할 수 있다. impor.. 공감수 1 댓글수 1 2023. 2. 7.

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