IT지식과전자제품리뷰블로그

1. 기본 구조 2. csv 파일 읽어들여 만들기 1. 기본 구조 사용한 라이브러리 random -> 무작위의 수를 생성하기 위해 사용합니다. intertools.count -> 1,2,3... 순차적인 수를 생성하기 위해 사용합니다. pandas matplotlib.pyplot matplotlib.animation -> animation 효과, 실시간 데이터 반영을 위해 사용합니다. 사용한 메서드 index = count() next(index) -> 순차적인 수를 생성해냅니다. random.randint(0,5) -> 0~5 사이의 랜덤한 정수를 생성합니다. plt.cla() -> 앞선 그래프를 삭제합니다. ani = FuncAnimation(plt.gcf(), animate, interval = 1..

1. 기본적 산점도 그리기 2. 점 모양, x,y 축의 이름 지정 3. log - scale 4. 색과 다른 정보 추가 matplotlib을 통해서 산점도를 그리는 방법에 대해서 알아보겠습니다. *사용한 자료는 제 블로그의 adsense 한달 간의 노출RPM과 노출수의 상관관계를 파악해 보겠습니다. **그리고 추가로 노출가능한 active_view의 퍼센테이지 역시 어떤 상관관계를 가지고 있는지 알아보겠습니다. 1.기본적인 산점도 그리기 산점도는 plt.scatter(x,y)를 통해서 그릴 수 있습니다. 저의 x는 노출수, y는 노출rpm으로 지정했습니다. plt.scatter(노출수,노출rpm) 을 사용하면 바로 산점도가 나타납니다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 import p..

*pie chart를 이용하여 요일별 확진자 비율을 시각화해 보았습니다. *explode를 이용해 최고비율_요일와 최저비율_요일를 강조했습니다. *비율의 0아래의 자릿수를 두자리로 제한했습니다. [전체 코드] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt df = pd.read_csv("seoul_corona_now - seoul_corona_now.csv",parse_dates = ['확진일','등록일','수정일']) df['확진_요일']=df['확진일'].dt.day_name() count_요일 = df['확진_요일'].value_co..

지금까지 배웠던 pandas와 matplotlib을 이용하여 서울 코로나 확진자 수를 그래프로 나타내 보았습니다. row 값에 환자 한명의 정보가 나타나 있기 때문에 확진일을 이용하여 value_counts()를 사용해 일일 확진자의 수를 뽑았습니다. xtick이 너무 많아서 '2020-01-24','2020-05-24','2020-10-24','2021-03-24','2021-08-17' 이렇게 다섯 날짜만 표시되도록 했습니다. 평균값을 중심으로 평균 이상과 평균 이하를 표현하기 위해 plt.fill_between을 사용했습니다. 선의 굵기의 기본값인 2는 너무 굵어서 1.5로 선의 굵기를 변경했습니다. [전체 코드] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19..

일반적인 선 그래프에 비해서 평균값과 혹은 선그래프사이의 차이를 채워줌으로써 더욱 전문적인 그래프로 보이게 할 수 있습니다. matplotlib 에서는 fill_between()을 사용하여 공간을 채울 수 있습니다. 1. 일반적 선그래프 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 from matplotlib import pyplot as plt 등급 = [0,1,2,3,4,5,6] 맑음_기록 = [103.54,98.87,96.75,92.47,86.85,82.17,75.66] 비_기록 = [114.72,100.10,91.60,90.12,83.63,88.26,80.71] 기록_평균 = 84.78 plt.plot(등급,맑음_기록,label = '맑음_기록'..

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 from matplotlib import pyplot as plt #그래프 스타일입니다. plt.style.use("fivethirtyeight") #x축에 표시될 수치들입니다. minutes = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] #각 분마다 player들이 획득한 점수입니다. player1 = [1,2,3,3,4,4,4,4,5] player2 = [1,1,1,1,2,2,2,3,4] player3 = [1,1,1,2,2,2,3,3,3] #색은 파랑 빨강 초록입니다. colors = ['008..

오늘은 파이 차트을 만드는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 1. 기본 생성법 2. 기능 추가 1) 강조 하기 2) 음영 처리 3) 비율 표시 1. 기본 생성법 기본적으로 파이 차트는 각 요소별 비율을 나타내는 차트입니다. 60,40,30,20 을 가지고 파이차트를 만들어보겠습니다. 각각의 수치에 라벨을 '육십', '사십', '삼십', '이십' 으로 정하겠습니다. 아래의 코드로 실행합니다. 1 2 3 4 5 6 7 8 from matplotlib import pyplot as plt slices = [60,40,30,20] labels = ['육십','사십','삼십','이십'] plt.pie(slices, labels=labels) plt.title("파이차트") plt.tight_layout() p..

1. 오류의 형태 2. 해결 과정 3. 해결 방법[바로 해결 방법으로 가실 분은 해결방법을 눌러 이동하세요] 파이썬과 matplotlib 등 모든 언어와 라이브러리가 영어를 주 언어로 사용하다보니 한글 사용할 때마다 지독한 앓이를 하고 넘어가는 것 같습니다. matplotlib에서 한글을 사용하면 기본 폰트에 한글 폰트가 없기 때문에 한글들이 깨져 나오게 됩니다. 그래서 구글링을 통해 해결을 하려고 했습니다. 그러자 matplotlib의 폰트문제를 해결하는 방법이 몇개 나오더군요. 네이버에서 나눔글꼴을 다운 받아 mpl-data 폴더 안에 있는 matplotlibrc 안에서 기본 폰트를 Nanum폰트로 바꾸라고 해서 'NamunGothic'을 깔고 변경해보았습니다. 하지만 여전히 해결이 되지 않았습니다...

1. 막대그래프 기본적인 사용법 2. 2개 이상의 막대그래프 그리기   1. 막대그래프 기본적인 사용법12345678910111213from matplotlib import pyplot as pltplt.style.use("fivethirtyeight")ages_x = []for i in range(25,36):    ages_x.append(i)dev_y = [38496, 42000, 46752, 49320, 53200, 56000, 62316,64928, 67317, 68748, 73752]plt.bar(ages_x,dev_y, label = "All Devs")plt.legend()plt.title("Median Salary (usd) by age")plt.xlabel("ages")plt.ylabe..

matplotlib 라이브러리에 대해서 알아보겠습니다.matplotlib에 대해서 더 자세히 알고 싶으신분은https://matplotlib.org/ Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 3.4.2 documentation matplotlib.org직접 사이트로 방문해보시기를 바랍니다. 오늘은 matplotlib를 이용하여 가장 기본적인 x,y축을 가진 선 그래프를 만들어보겠습니다. 1. pip을 통해서 matplotlib을 설치합니다.pip install matplotlib *저는 Anaconda와 jupyter notebook을 사용하고 있습니다. 2. 다운받은 이후에 matplotlib를 불러옵니다.  불러온  pyplot을 plt로 지정합니다. 그리고 x축과 y..