# seaborn

ryeonbeenk

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

eunseo63

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

eunseo63

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

dosigner

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

slocat

EDA 시작 : 미니콘다, 주피터 노트북 세팅

eunseo63

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

eunseo63

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

mc99420

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

qkr471

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

jw57482

Seaborn, 데이터 시각화

blueday4574

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

svenskpotatis

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

shinzaen

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

cwoo505

Seaborn 라이브러리를 활용해서 데이터를 시각화하여 보자.

meem2

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

valence787

시각화에 대해서 이해하고, 관련 툴을 정리해보기

hokoro

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 :

lsyo9908

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

wbmarcelo06

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

wbmarcelo06

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