pandas matplotlib 예제

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Seaborn은 매트플롯립 위에 구축되어 박스 형 의 풍부한 환경을 제공합니다. 여러 변수를 빠르게 탐색할 수 있는 깔끔한 lmplot 플롯 함수가 포함되어 있습니다. 자동차 데이터 예제를 사용하여 자동차의 장비 키트 아웃과 판매 가격 간의 연관성을 이해하고자 합니다. 분명히 우리는 이 데이터를 모델 라인별로 세분화하여 좋아요와 비교하기를 원합니다. 우리는 약간의 성찰을 통해 함수 호출의 이 “체인”을 증명할 수 있습니다. 먼저, 새로운 인터프리터 세션에서 시작한다고 가정할 때 일반 바닐라 팬더 시리즈를 구성해 보겠습니다: cmap은 기본적으로 RGBA 색상에 대한 플로트 매핑인 matplotlib 개체인 ColorMap입니다. 모든 컬러맵은 `_r`을 추가하여 되돌릴 수 있으므로 `RdYlGn_r`은 반전된 빨간색-노란색-녹색 색상 맵입니다. Matplotlib는 문서에서 ColorMaps에 대한 편리한 시각적 참조 가이드를 유지 관리합니다. 하나의 그림 내에서 여러 서브플롯(Axes)이 있는 예제를 살펴보고 이산 균일 분포에서 가져온 두 개의 상관 관계 배열을 플로팅합니다. 이것은 plt.plot() 내부적으로 호출하므로 개체 지향 접근 방식을 통합하려면 ax = plt.gca()를 사용하여 현재 축에 대한 명시적 참조를 얻어야 합니다.

또 다른 예 : 상태별로 분할, 성별에 의해 사람들을 계산 : 파이썬과 팬더 라이브러리와 데이터 분석에 대한이 튜토리얼에 오신 것을 환영합니다. 파이썬 소개 튜토리얼을 했다면 일부 데이터를 추출하기 위해 .csv 파일을 신속하게 로드하는 방법으로 팬더 패키지를 간단히 살펴 보았습니다. 이 튜토리얼은 팬더와 플롯 패키지 matplotlib 좀 더 깊이에서 살펴봅니다. 이 예제에서는 matplotlib로 좋은 그래픽을 구축하는 것이 쉽지 않습니다! 가장 좋은 방법은 matplotlib으로 다소 매력적이지 않은 시각화를 만든 다음 PDF로 내보내고 Illustrator에서 여는 것입니다. 하지만 먼저 좋은 장소에 그것을 얻으려면? 이것은 단지 짧은 예, 그래서 지금 그것을 설치할 수 없는 경우 걱정 하지 마세요, 그냥 코드를 따라 하 고 최종 그림을 보고. 팬더는 또한 (모든 자신의 전체 자습서를 차지 할 수있는) 고급 플롯의 smattering와 함께 내장 온다. 그러나 이 모든 것들은 단순한 기계와 마찬가지로 내부적으로 matplotlib 기계에 의존합니다. 팬더플롯때, 모든 단일 데이터 포인트가 연결되어야 한다고 가정하고, 일명 팬더는 행 36(2016년 오스트레일리아)이 37행(1980년 미국)에 연결하기를 원하지 않는다는 것을 전혀 알지 못합니다.