728x90 데이터시각화5 데이터 분석 후 그래프와 시각화 Jupyter Notebook에서 대화형 Matplotlib 그래프를 사용하는 것은 데이터를 시각적으로 탐색할 때 매우 유용합니다. 이를 통해 사용자는 그래프를 동적으로 조작하고, 다양한 시각적 표현을 통해 데이터에 대한 통찰을 얻을 수 있습니다. 1. 필요한 라이브러리 설치먼저 Matplotlib를 사용하려면, 이 라이브러리가 설치되어 있어야 합니다. 아직 설치하지 않았다면, 다음 명령어로 설치할 수 있습니다:pip install matplotlib2. Matplotlib 설정 변경Matplotlib의 대화형 기능을 활성화하기 위해 Jupyter Notebook에서 몇 가지 설정을 변경해야 합니다. %matplotlib 매직 명령어를 사용하여 이를 설정할 수 있습니다. 대화형 모드를 위한 가장 일반적인.. 2024. 7. 30. REST API 데이터 시각화 이 파이썬 코드는 GitHub API를 통해 가장 많은 별을 받은 Python 프로젝트를 찾아 그 결과를 시각화합니다. pip install requests # 라이브러리 추가 python_repos_visual.pyimport requestsimport plotly.express as pxdef call_api(): url = "https://api.github.com/search/repositories" url += "?q=language:python+stars&sort=stars&order=desc&page=1&per_page=10" headers = {"Accept": "application/vnd.github.v3+json"} r = requests.get(url, hea.. 2024. 6. 18. GeoJSON 데이터 파일을 이용한 세계 지진의 크기와 위치 시각화 이 파이썬 스크립트는 지진 데이터를 포함한 GeoJSON 파일을 읽고, 해당 데이터를 활용하여 전 세계 지진의 크기와 위치를 시각화하는 기능을 수행합니다.import jsonfrom pathlib import Pathimport plotly.express as pxdef read_geo_json_data(): # 데이터를 문자열로 읽어 파이썬 객체로 변환합니다. path = Path('eq_data/eq_data_30_day_m1.geojson') contents = path.read_text(encoding='utf-8') all_eq_data = json.loads(contents) # 데이터 파일을 더 읽기 쉬운 형태로 바꿉니다. # path = Path('eq_da.. 2024. 6. 17. CSV 데이터 파일을 이용한 데이터 시각화 이번 예제 코드는 알래스카 싯카 날씨 데이터 CSV 파일에서 데이터를 읽어, 그 데이터로부터 최고 기온과 최저 기온을 추출하여 시각화하는 코드입니다. from pathlib import Pathimport csvfrom datetime import datetimeimport matplotlib.pyplot as pltdef read_weather_data(): #path = Path('weather_data/sitka_weather_07-2021_simple.csv') path = Path('weather_data/sitka_weather_2021_simple.csv') # 모든행을 리스트로 반환 lines = path.read_text().splitlines() reader .. 2024. 6. 17. 9.3 데이터 시각화(Matplotlib, Seaborn 등) 데이터 시각화는 데이터를 이해하고 분석하는 데 중요한 역할을 합니다. 파이썬에서는 Matplotlib, Seaborn 등의 라이브러리를 사용하여 다양한 차트와 그래프를 그릴 수 있습니다. Matplotlib Matplotlib는 파이썬에서 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리입니다. 기본적인 선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램 등 다양한 차트를 그릴 수 있습니다. 설치: pip install matplotlib 예시 코드: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 데이터 생성 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 선 그래프 그리기 plt.plot(x, y) plt.xlabel('X-axis') plt... 2023. 3. 27. 이전 1 다음 728x90
