728x90 반응형 Coding/데이터 시각화4 [Python & Matplotlib] 타이타닉 생존자 데이터를 활용한 데이터 시각화 그리기 !! [Python & Matplotlib] 타이타닉 생존자 데이터를 활용한 데이터 시각화 그리기 !! 타이타닉 생존자 데이터를 활용하여 아래와 같은 3가지의 데이터 탐색 및 시각화를 하였습니다. - 생존자 수 카운트 - 성별에 따른 생존자 수 - 클래스별 생존자 수 예제코드 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Seaborn 내장 타이타닉 데이터셋 로드 titanic = sns.load_dataset('titanic') # 그래프 그리기 설정 fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(18, 5)) # 전체 생존자 수 sns.countplot(x='survived', data=tit.. 2024. 3. 4. [Python & Matplotlib] seaborn 'tips' 데이터셋을 활용하여 산점도 그래프 그리기 !! [Python & Matplotlib] seaborn 'tips' 데이터셋을 활용하여 산점도 그래프 그리기 !! tips 데이터셋은 식당에서 팁을 남긴 고객들의 정보를 담고 있으며, 총 청구 금액, 팁 금액, 성별, 흡연 유무, 요일, 시간, 인원 수 등의 정보를 포함합니다. 이 데이터를 사용하여 팁 금액(tip)과 총 청구 금액(total_bill) 간의 관계를 산점도로 시각화하고, 성별(sex)에 따라 점의 색상을 다르게 표시해 보겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Seaborn에 내장된 'tips' 데이터셋 로드 tips = sns.load_dataset('tips') # 데이터 확인 tips.head() print(tips.. 2024. 3. 3. [Python & Matplotlib] 아이리스(iris) 붓꽃 데이터셋을 활용하여 산점도 그래프 그리기 !! [Python & Matplotlib] 아이리스(iris) 붓꽃 데이터셋을 활용하여 산점도 그래프 그리기 !! Iris 데이터셋을 사용한 산점도 그래프 예시를 그려보았습니다.... Iris 데이터셋은 붓꽃(iris)의 세 종류(Setosa, Versicolour, Virginica)에 대한 150개의 샘플을 포함하며, 각 샘플은 꽃받침(sepal)과 꽃잎(petal)의 길이와 너비를 측정한 데이터입니다. 이 예시에서는 붓꽃 데이터셋의 꽃잎 길이와 너비를 사용하여 산점도 그래프를 그리고, 각 종류별로 점의 색을 다르게 하여 분류를 시각적으로 확인할 수 있습니다. import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.datasets impor.. 2024. 2. 29. [Python & Matplotlib] Matplotlib라이브러리를 활용한 산점도 그래프 그리기 !! [Python & Matplotlib] Matplotlib라이브러리를 활용한 산점도 그래프 그리기 !! 파이썬에서 matplotlib 라이브러리를 사용하여 산점도 그래프를 그리는 예시 입니다 ㅎ 예제코드 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 데이터 준비 x = np.random.rand(50) y = np.random.rand(50) colors = np.random.rand(50) sizes = 1000 * np.random.rand(50) # 산점도 그래프 그리기 plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5, cmap='viridis') # 컬러바 추가 plt.colorbar() # 제목 추가 plt.ti.. 2024. 2. 28. 이전 1 다음 728x90 반응형
