# seaborn

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개봉 예정영화 흥행 예측

다양한 데이터 분석으로 예측해본 다음 개봉 예정작, 과연 그 결과는?

2023년 11월 20일
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[파이썬] 그래프 y축값 간격 설정

기본 그래프만약 y축 값을 10씩 증가하고 싶다면 위 코드에서 plt.yticks(fontsize=13.5) 대신 plt.yticks(np.arange(60,91,10), fontsize=13.5)를 작성하면 된다. 또한 import numpy as np도 추가해야 한

2023년 11월 20일
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[파이썬] 이중y축 꺾은선그래프 + 그래프에 텍스트 추가

💡 내가 만들고자 하는 꺾은선그래프노션 0. 미리 작업해 놓은 데이터프레임 | | 죄종별 | 소계 | | --- | --- | --- | | 시점 | | | | 2011 | 계 | 86616 | | 2011 | 강력범죄 | 3209 | | 2011 | 폭력범

2023년 11월 20일
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Data visualization (seaborn 총 정리)

seaborn 시각화 라이브러리 요약. 데이터 시각화는 평면적인 데이터에서 주요한 특성을 드러내느 수다.

2023년 11월 19일
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[파이썬] 막대그래프 + 꺾은선그래프 + 범례

0. 미리 작업해 놓은 데이터프레임 1. 막대그래프 + 꺾은선그래프 2. 데이터프레임 리스트로 추출(딕셔너리로 변환 후 가져오기) 1. 각 행 값의 합계를 구한 후 데이터프레임으로 만들어 기존의 데이터프레임에 추가 ⭐ .sum()과 .drop()에서 axis=0과

2023년 11월 8일
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[파이썬] 2개 이상의 꺾은선그래프 + 범례

0. 사용할 라이브러리와 엑셀 파일 불러오기 1. 필요한 열과 행으로만 데이터프레임 재구성 2. 컬럼명 변경 3. 불필요한 행 삭제 4. 인덱스 값 변경 5. 꺾은선그래프 5. 컬럼 리스트 출력

2023년 11월 8일
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2023/11/6

Seaborn seaborn 다운로드 후 import 꺾은선 그래프 Line Plot 막대 그래프 Bar Plot Plot의 속성 matplotlib.pyplot import 제목 추가 : plt.title() x축, y축 설명 추가 : plt.xlabel(), plt.ylabel() ![](https://velo

2023년 11월 6일
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[데이터 엔지니어링 데브코스] TIL 10일차 - 파이썬으로 웹다루기(5)

시각화 라이브러리 Seaborn다양한 그래프를 고수준(high-level)으로 쉽게 그릴 수 있도록 도와주는 라이브러리matplotlib 라이브러리에 기반을 두고 있어 기존 함수에 다양한 속성과 요소에 변화를 주기 위해선 matplotlib.pyplot을 사용한다.자료

2023년 10월 27일
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LIT_9 Seaborn

Seaborn, 데이터 시각화

2023년 10월 27일
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EDA-서울시 범죄 현황 데이터 분석2

범죄의 경중에 따라 발생 건수의 차이가 크다살인이 한자리 발생일 때, 절도는 네자리 수 발생이런 현상 때문에 정규화를 진행정규화최고값을 1로 두고, 최소값을 0으로CCTV수와 인구수 추가정규화된 범죄발생 건수 전체의 평균을 구해서 범죄의 대표값으로 사용하자numpy에선

2023년 10월 18일
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머신러닝(1)

품종 분류: Versicolor, Virginica, Setosa꽃잎(petal), 꽃받침(sepal)의 길이/너비 정보sklearn의 datasets은 python의 dict형과 유사pandas데이터 변경\--> (150, 4) == 150행 4열fit: 학습해fit

2023년 10월 18일
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지하철 승차인원 분석

사용할 모듈을 import 한다.pandas로 csv 파일을 읽어오면 인덱스 열이 맨 첫번째 컬럼으로 들어간다. 하지만 read_csv를 할 때, index_col = False을 해주면 csv의 인덱스 컬럼을 제거할 수 있다.RangeIndex : 18302를 보며

2023년 10월 16일
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chapter 9 : 그래프와 시각화(2)

Seaborn 라이브러리를 활용해서 데이터를 시각화하여 보자.

2023년 9월 18일
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[matplotlib] 데이터 분석 & 시각화

데이터 분석 & 시각화를 정리했다. matplotlib / seaborn / plotly 예제를 들어서 설명했다

2023년 9월 14일
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시각화란 무엇인가?

시각화에 대해서 이해하고, 관련 툴을 정리해보기

2023년 9월 8일
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데이터 분석 - 4

matplotlib 기본 차트 그리기데이터 요건차트 꾸미기 비즈니스 패턴을 인식하기 위한 목적이다.원본 데이터 가 요약이 된다.요약을 하는 관점에서 해석이 달라질수가 있다.어떤 식으로 요약을 하면 정보의 손실이 발생한다.기본 차트를 그리는 방법 중에 하나이다.x축 :

2023년 8월 14일
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seaborn

1. seaborn matplotblib을 쉽게 사용하기 위해 개발된 라이브러리 간결함 정교하게 그래프 크기를 조절하거나 각 축 범례 값을 조절 시에는 matplotlib와 함께 사용 seaborn의 데이터 형식은 DataFrame seaborn은 matpl

2023년 8월 14일
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[Seaborn] ScatterPlot

Dataset을 불러오는 방법sns.load_iris()sns.load_dataset('iris'):sns.load_dataset('iris')는 Seaborn 라이브러리가 아닌, Pandas 라이브러리에서 제공하는 read_csv() 함수를 이용하여 'iris' 데

2023년 7월 25일
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Matplotlib와 Seaborn

데이터 시각화를 위해 사용되는 두 라이브러리: Matplotlib과 Seaborn데이터 시각화를 위해 matplotlib와 seaborn을 자주 사용한다. matplotlib와 seaborn은 모두 파이썬 데이터 시각화 라이브러리입니다. Seaborn은 Matplotl

2023년 7월 25일
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