[Python] matplotlib_대학원 입학과 스펙의 연관성 #2_수치형 데이터

우리가 흔히 말하는 '스펙' (GRE 점수, Research 여부, TOEFL 시험 성적 등)이 대학원 입학에 미치는 영향과 가장 중요한 역할을 하는 요소에 관한 데이터 분석

#2 에서는 수치형 데이터를 matplotlib을 활용하여 시각화 하는 방법에 대하여 이야기 합니다

***해당 분석은 Google Colab를 활용하여 출력한 자료들입니다

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환경 세팅하기

import matplotlib.pyplot as plt

matplotlib을 import하여 불러옵니다

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수치형 데이터 시각화하기

Histogram 히스토그램 그래프 출력

plt.title('GRE distribution')
plt.hist(x = data['GRE'])
plt.show()

plt.title() 은 출력될 그래프의 이름을 정해주고
plt.hist() 는 어떤 데이터를 히스토그램으로 출력할 건지 결정하고
plt.show() 는 결과를 출력해주는 역할을 한다

Scatter Graph 산점도 그래프 출력

plt.title('GRE-Admit Coef')
plt.scatter(x = data['GRE], = date['Admit'])
plt.xlabel('GRE')
plt.ylabel('Admit')
plt.show()

plt.scatter() 는 어떤 데이터를 산점도 그래프로 출력할 건지 결정하고
plt.xlabel 는 x-axis 데이터 이름을 지정한다
plt.ylabel 는 y-axis 데이터 이름을 지정한다
plt.show() 는 결과를 출력해주는 역할을 한다

Scatter Graph 산점도 그래프 출력

plt.title('GRE-Admit Coef')
plt.scatter(x = data['GRE], = date['Admit'])
plt.xlabel('GRE')
plt.ylabel('Admit')
plt.show()

plt.scatter() 는 어떤 데이터를 산점도 그래프로 출력할 건지 결정하고
plt.xlabel 는 x-axis 데이터 이름을 지정한다
plt.ylabel 는 y-axis 데이터 이름을 지정한다
plt.show() 는 결과를 출력해주는 역할을 한다