# matplotlib
Today I learned)Data Analysis
Data Analysis Exercise 1) Find the most common date and time for taking classes -> What day and time do they usually take the classes? 1-1) identify the necessary fields - accessdate, userid 1-2) convert from str to timestamp type 1-3) retrieve day and time since we convert the type, we can easily retrieve only day and time from date time. 
불법 현수막 탐지 프로젝트(2)
차량 운행 데이터를 통한 불법 현수막 탐지 프로젝트 입니다. 불법 현수막 탐지 프로젝트(1)에 이은 발표 PPT 및 설명입니다. ># 발표 및 PPT 안녕하세요. 불법현수막 탐지 시스템이라는 주제로 프로젝트를 진행한 3조 "현수막치워조"의 발표를 맡게된 나인채입니다. 반갑습니다. 발표 목차입니다. 목차는 보이시는 순서대로 차례대로 진행하겠습니다. 먼
불법 현수막 탐지 프로젝트(1)
차량 운행 데이터를 통한 불법 현수막 탐지 프로젝트 입니다. 메타버스 아카데미 2기 AI반 Object Detection, OCR, chatGPT(Text Classification) 활용 프로젝트입니다! 🐼🐼🐼 ># 프로젝트 소개 차량 주행 이미지 데이터를 통해 거치된 합·불법 현수막 게시 현황을 시각화하여 효율적인 단속 작업을 지원하는 '불법 현수막 탐지 시스템' 프로젝트입니다. ># 프로젝트 내용 Github : https://github.com/min731/METAYoloOCRChatGPTPJT Youtube(시연 영상) : https://www.youtube.com/watch?v=UXZTP0jx1WQ&list=PLml1GH62sPF-tPUg7xatqjC3xG2b
chapter 9 : 그래프와 시각화(1)
정보를 시각화하는 것은 데이버 분석에 있어서 핵심 중 하나다. 시각화는 >1)특잇값을 찾아낸다 2)데이터 변형이 필요한지 알아본다 3)모델에 대한 아이디어를 찾기 위한 과정의 일부이다. matplotlib 라이브러리를 통해 데이터를 시각화 해보자. 9.1.1 figure와 서브플롯 matplotlib에서 그래프는 Figure 객체 내에 존재한다. 그래프를 위한 새로운 figure은 plt.figure를 사용해서 생성할 수 있다. 빈 figure로는 그래프를 그릴 수 없으므로, add_subplot을 사용해서 하나 이상의 subplots 객체를 생성해야한다. plot 명령어로 그래프를 띄우면, matplotlib은 가장 최근의 figure와 그 서브플롯을 그린다. 만
[matplotlib] 데이터 분석 & 시각화
1. 데이터 분석 프로세스 matplotlib에서 막대그래프를 그리는 것은 단순하게 간단한 일이 아니다. 데이터 시각화 하는데 내가 이런 것까지 알아야 해? 라고 할 때까지 해야한다. 화가 날 수 있지만 천천히 해보자. 그래프를 그리기 위해 어떤 데이터가 필요할까? 각 그래프 마다 요구하는 데이터의 형식은 다르기 때문에 이같은 이해가 필요하다. 데이터 분석이란, 데이터를 올바르게 추출하는 것도 중요하지만, 어떻게 데이터를 시각화할 것인지도 매우 중요하기에, 올바른 데이터 시각화 방법을 택하는 것도 중요하다. 뿐만 아니라 사전 지식으로 두 가지를 알아야 한다. 범주형 데이터(factor, character형): 범주 ex) 혈액형, MBTI, 성별, 사는지역 … 연속형 데이터(integer numeric형): 숫자, ex) 키, 몸무게, 판매량, 매출 .. 이것을 인지하고 있어야 데이터 형식에 맞는 그래프를 시각화할 수 있기 때문이다. 데이터
Matplotlib - 튜토리얼, plt.plot()
이 글의 모든 내용은 Matlplotlib Document (https://matplotlib.org/stable/index.html)를 참조하였습니다. 1. Matplotlib 설치법 Matplotlib은 파이썬에서 데이터 시각화를 위한 라이브러리 중 하나입니다. Matplotlib을 사용하면 그래프, 차트, 이미지 등을 그릴 수 있습니다. 이 라이브러리는 데이터 분석, 과학 연구, 엔지니어링 등 다양한 분야에서 데이터를 시각적으로 표현하고 이해하는 데 유용하게 사용됩니다. Matplotlib을 설치하기 위해서는 Anaconda Prompt에 아래와 같이 입력하면 됩니다. 이 라이브러리를 사용할 때는 matplotlib.pyplot을 불러와야 합니다. 보통 matplotlib.pyplot을 불러올 때 plt라는 이름으로 불러옵니다. 2. NumPy 설치법 NumPy는 파이썬의 과학 및 수학 연산을 위한 핵심 라이브러리 중 하나입니다. NumPy는 다차원
시각화란 무엇인가?
최종 업데이트 일자: 2023년 9월 8일 1. 시각화란? 시각화(Visualization)는 데이터나 정보를 시각적인 형태로 표현하는 과정 또는 결과물을 말합니다. 시각화를 통해 숫자와 텍스트로 표현되는 정보를 그래프, 차트, 그림, 도표 등의 시각적 요소로 변환하고, 이를 통해 데이터 패턴, 관계, 추세 등을 쉽게 파악할 수 있습니다. 시각화를 하는 목적은 크게 3가지 입니다. 데이터의 이해: 우리가 보통 처음 받아보는 데이터는 엑셀과 같은 Table 형식의 데이터입니다. 이런 데이터는 한눈에 파악하기 어려운 특징을 가지고 있습니다. 따라서 이런 복잡한 데이터를 시각적으로 표현해서 데이터의 특성과 구조를 빠르게 파악하기 위해 시각화를 진행합니다. 판단과 의사결정: 데이터의 핵심 내용을 이해하고 앞으로 어떻게 분석을 진행할 지 계획을 짤 수도 있습니다. 시각화를 통해 추세, 이상치, 관련성 등을 빠르게 식별할 수 있습니다. 데이터를 시각적으로 표현하면
TIL - Matplotlib
💽Matplotlib 📚배운 강의 내용 > * Matplotlib으로 데이터 시각화하기 > * Matplotlib의 기본적인 사용법 > * Matplotlib의 다양한 plot 📌Matplotlib으로 데이터 시각화하기 먼저 matplotlib 패키지를 설치해야 사용할 수 있다. 터미널이나 shell에서 아래 명령어를 작동하면 된다. pandas 설치가 끝났다면 사용하는 법은 어렵지 않다. 기본적으로 import를 이용해 matplotlib 패키지를 불러오며 우리가 보통 자주 사용하게 될 라이브러리는 matplotlib 에 포함된 pyplot이다. plt라고 편하게 줄여 사용하곤 한다. 📌Matplotlib의 기본적인 사용법 ❗️matplotlib의 기본적인 함수와 1차함수 그래프 그리기 
(1) 크롤링 실제로 해보기(스포츠사이트, 추출 , 경기수 , matplotlib)
안녕하세요. 민 입니다. 😊 오늘의 두 번째 포스팅입니다. 크롤링에 대해서 간략하게 공부한 이후에 실습만큼 좋은 게 없죠 ? 오늘은 유명한 스포츠 사이트에서 그 동안의 있던 경기내역에 대해서 추출해보려고 합니다. 따라오시죠 !! 목차 > 1.크롤링으로 정보가져오기 2.csv파일(엑셀형식)에 정보넣어주기 3.csv파일 정보 추출 후 matplotlib적용해보기 1.크롤링으로 정보가져오기 크롤링으로 정보를 가져오기 위해서는 기본적인 설정이 필요합니다. selenium , soup , webdriver 등등 필요한 게 많은 데 사용하시면서 알아가시죠 ! 일단 저희가 가져올 사이트를 하기 위해 국내에서 유행하는 스포츠사이트에 대한 정보를 가져오겠습니다. -> 여기를 누르시면 접속이 가능
[ Matplotlib ] 간단한 그래프 그리기
Python의 matplotlib 라이브러리로 간단한 그래프를 그리려면 먼저 matplotlib이 설치되어 있어야합니다. 위와 같은 명령어로 설치가 가능합니다. matplotlib을 import하는 법은 다음과 같습니다. 그러나 보통 줄여서 plt라고 하니 as 키워드로 plt로 줄이겠습니다. 그 후에 plt의 plot을 그리기 전에 data에 numpy로 9까지의 숫자를 저장해 주겠습니다. 그 다음 plt의 plot 함수를 사용해서 data를 그리고 plt를 보여주는 함수인 show()를 사용해서 그려보겠습니다. 그러면 다음과 같은 그림이 그려집니다.
plt그래프 고화질로 저장
문제 워드클라우드를 저장했는데, 화질이 좋지 않아 웹사이트에서 깨지는 현상 해결 plt..savefig()에서 화질을 높이자 사용형태별 수치 * 픽셀 = (가로인치dpi) (세로인치*dpi) dpi 72 또는 96 : 화면용 이미지, 일반적인 웹 페이지 사용할 때 적합한 해상. 로딩 속도가 빠르게 유지 dpi 150 고화질 이미지를 웹사이트에서 사용. 이미지가 선명, 대부분의 모니터와 장치에서 잘 표시. dpi 300 이상 프린트용 이미지(잉크젯 프린트)로 사용. 프린트용 이미지는 화면용 이미지보다 훨씬 높은 해상도가 필요하며, 프린트하거나 인쇄물로 사용할 때 더 나은 품질을 제공. dpi = 600 레이저 프린트 참고 -- https://pyvisuall.tistory.com/76 Chat GPT
그래프 윤곽선(테두리선) 제거하기
문제 그래프를 생성했는데, 테두리가 있어 이 테두리를 지우고 싶다. 변경전 업로드중.. 변경후 해결 plt.savefig 전에 아래 명령어 입력하여 그래프 테두리선 삭제
Pandas & Matplotlib
함수로 데이터 처리하기(apply,lambda) >apply() 를 이용하면 함수를 이용하여 데이터 프레임에 값을 적용할 수 있습니다 일정한 동작으로 데이터 프레임을 수정하고자 할 때 편리하게 이용할 수 있는 기능입니다. ** 지시사항** 데이터 프레임 df에는 정수를 담고있는 Num 칼럼이 있습니다. df 데이터 프레임에 함수를 이용하여 Num의 제곱수를 나타내는 칼럼인 Square 칼럼을 추가하고, 데이터프레임을 출력해봅시다. **Q1. 값을 받으면 제곱을 해서 돌려주는 함수를 만들어 봅시다.** **Q2. 함수 대신 람다 표현식으로도 적용하실 수 있습니다.** 그룹으로 묶기(groupby) >groupby() 함수를 이용하면 키 값을 기준으로 그룹으로 묶을 수 있습니다. groupby() 함수의 사용 예시를 들자면, 시험 성적 데이터에서 각 반을 그룹으로 묶어 각 반의 평균 점수를 구할 수 있습니다.
데이터 분석 - 4
시각화 라이브러리 matplotlib 기본 차트 그리기 데이터 요건 차트 꾸미기 시각화 목적 비즈니스 패턴을 인식하기 위한 목적이다. 한계 원본 데이터 가 요약이 된다. 요약을 하는 관점에서 해석이 달라질수가 있다. 어떤 식으로 요약을 하면 정보의 손실이 발생한다. 라이브러리 plt.plot() 기본 차트를 그리는 방법 중에 하나이다. x축 : 인덱스 y축 : 1차원 값 라인 차트를 그려준다. 1차원 시리즈 plot() plt 의 x축 y축을 지정할떄 plt.show() 그래프를 화면에 출력한다. 차트 꾸미기 x,y,이름 , 타이틀 xticks(rotation = valu
실시간 얼굴 인식을 통한 맞춤형 광고 제공 프로젝트(2)
실시간 얼굴 인식을 통한 맞춤형 광고 제공 프로젝트 입니다. 실시간 얼굴 인식을 통한 맞춤형 광고 제공 프로젝트(1)에 이은 발표 PPT 및 설명입니다. ># 발표 및 PPT 안녕하세요 저는 4조 김명진 여형구 임정민 김해니 중에 이번 딥러닝 팀 프로젝트 발표를 맡은 여형구 라고 합니다. 저희의 주제는 실시간 얼굴 인식을 통한 cnn기반 맞춤형 광고 송출이고 발표 시작하도록 하겠습니다. 목차는 다음과 같습니다. 
실시간 얼굴 인식을 통한 맞춤형 광고 제공 프로젝트(1)
실시간 얼굴 인식을 통한 맞춤형 광고 제공 프로젝트 입니다. 메타버스 아카데미 2기 AI반 MediaPipe,CNN 활용 프로젝트입니다! 🐧🐧🐧 ># 프로젝트 소개 대중교통 혹은 엘리베이터 탑승 시 탑승객의 성별/연령대에 따라 맞춤형 광고를 제공하는 프로젝트입니다. MediaPipe를 활용하여 탑승객들의 안면을 추출하고 CNN을 통해 검출된 1개 이상의 안면별로 성별/연령대를 예측하는 Multi-Label 분류가 핵심 프로세스입니다. Face Recognition을 위해 MediaPipe와 FaceNet(MTCNN) 모듈을 비교하였고 안면 Multi-Label 분류를 위해 CNN 아키텍처인 ResNet50, VGG16, DenseNet121, EfficientNetB0 모델들을 활용
Matplotlib와 Seaborn
데이터 시각화를 위해 사용되는 두 라이브러리: Matplotlib과 Seaborn 데이터 시각화를 위해 matplotlib와 seaborn을 자주 사용한다. matplotlib와 seaborn은 모두 파이썬 데이터 시각화 라이브러리입니다. Seaborn은 Matplotlib의 기능을 보완하여 더 간편한 사용을 돕기 때문에, 데이터를 빠르고 쉽게 시각화하고 싶을 때는 Seaborn을 사용한다. 하지만 Seaborn이 제공하지 않는 부분이 있거나 더 세밀한 커스터마이징이 필요할 때에는 Matplotlib을 활용할 수 있다. 프로젝트의 목적과 요구사항에 맞게 두 라이브러리를 조합하여 사용하는 것이 일반적이다. matplotlib 파이썬의 가장 기본적이고 널리 사용
판다스를 사용한 데이터 전처리 및 시각화
시작해보겠다. 이 주제에 관해서 맨 마지막에 작성하는 이유는 실제로 판다스 라이브러리의 메소드들은 워낙 방대한 내용으로 작성돼있고, 실제로 다양한 name으로 같은 기능을 수행할 수 있기 때문에, 나는 필요한 기능을 그때그때 찾아보고 많이쓰는건 기억하면서 사용해왔었다. 요점은 너무 많은 기능이 존재하기 때문에, 머신러닝이나 딥러닝처럼 이론적인 부분은 거의 없고 기능을 위주로 살펴보아야 한다. 따라서 이번 기회에 이 velog를 작성하고 새로운 것을 알게 될때마다 기능을 업데이트해 나가겠다. > Note! 내 기준 생소한 기능만을 작성할거라 Drop과 데이터프레임 생성 concat등 기본적인 기능들은 실리지 않음을 알고 봐주셨으면 한다. Pandas `usecols =
기상 상황에 따른 도로 노면 분류 프로젝트(2)
중고 수입차 가격 예측 프로젝트 입니다. 기상 상황에 따른 도로 노면 분류 프로젝트(1)에 이은 발표 PPT 및 설명입니다. ># 발표 및 PPT 안녕하십니까. 기상 상황에 따른 도로 노면 분류라는 주제로 AI반 딥러닝 미니 프로젝트를 진행한 임정민입니다. 반갑습니다. 발표 목차입니다. 보이시는 순서와 같습니다. 프로젝트 주제는 차량 운행 중에 빗길이