[seaborn] 상자수염그림
데이터의 분포를 확인하고 싶을 때 가장 많이 사용하는 시각화 방법 중 하나가 상자 수염 그림(box plot)이다. 파이썬 라이브러리 seaborn을 활용하여 상자 수염 그림 그리는 방법을 정리했다.
데이터의 분포를 확인하고 싶을 때 가장 많이 사용하는 시각화 방법 중 하나가 상자 수염 그림(box plot)이다. 파이썬 라이브러리 seaborn을 활용하여 상자 수염 그림 그리는 방법을 정리했다.
데이터로 차트를 그릴 때 막대 그래프만으로는 한계가 있다. 분포가 안 보이기 때문이다. 그래서 본 포스팅에서는 파이썬 라이브러리 seaborn으로 데이터의 분포를 확인하는 커널 밀도 추정(KDE: Kernel Density Estimator) 플롯을 그려본다.
파이썬 시각화 라이브러리 seaborn은 matplotlib의 확장판이라 볼 수 있다. seaborn을 활용하여 DataFrames에서 바로 손쉽게 barplot 그리는 방법을 정리했다.
본 포스팅에서는 엑셀에서 빠르고 간편하게, 차트를 그리지 않고도 데이터를 시각화할 수 있는 스파크라인을 소개한다.
파이썬 시각화 라이브러리 matplotlib으로 히스토그램 그리는 방법을 정리했다.
파이썬 시각화 라이브러리 matplotlib으로 파이 차트 그리는 방법을 정리했다.
파이썬 시각화 라이브러리 matplotlib으로 막대 차트 그리는 방법을 정리했다.