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강의자료 | 강의자료 |   |
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Pandas 라이브러리의 line plot | Pandas 라이브러리의 plot 함수를 이용하여, Series와 DataFrame의 선차트를 그릴 수 있다. | |
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Pandas 라이브러리의 bar plot과 histogram | Bar plot과 histogram의 특성에 대해 이해하고, pandas 라이브러리를 통해 bar plot과 histogram을 그릴 수 있다. | |
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Pandas 라이브러리의 box plot | Pandas 라이브러리의 box plot을 이용하여, 데이터의 분포를 시각화할 수 있다. | |
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Pandas 라이브러리의 scatter plot | Scatter plot을 통해 얻을 수 있는 정보에 대해 알아보고, Pandas 라이브러리를 이용하여 scatter plot을 그릴 수 있다. | |
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Pandas 라이브러리의 area plot 및 hexagonal binning histogram | Area plot과 hexagonal binning plot을 통해 영역과 영역의 색상으로 데이터의 특성을 시각화할 수 있다. | |
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Pandas 라이브러리의 pie plot | Pie plot의 특성을 이해하고 Pandas 라이브러리의 plot.pie를 이용하여 차트를 그릴 수 있다. | |
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Pandas 라이브러리의 scatter matrix | 복수의 scatter plot을 통해 한번에 여러 데이터들 간의 관계를 시각화하는 scatter matrix를 그릴 수 있다. | |
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Pandas 라이브러리의 subplots | 다수의 차트를 원하는 형태로 분할 및 배치하여 시각화할 수 있다. | |
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matplotlib의 line plot | matplotlib을 이용해 선차트를 그리고, 설정을 통해 다양한 형태로 시각화할 수 있다. | |
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matplotlib의 scatter plot, bar plot, histogram | matplotlib의 scatter plot, bar plot, histogram 함수를 이용하여 데이터를 시각화할 수 있다. | |
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matplotlib의 box plot | matplotlib을 이용해 상자수염차트를 그리고, 설정을 통해 다양한 형태로 시각화할 수 있다. | |
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복수의 차트 시각화하기 | 복수의 차트를 다양한 형태로 시각화 할 수 있다. | |
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축 설정과 눈금 값 설정 | 차트의 축 범위와 눈금 값을 설정할 수 있다. | |
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matplotlib의 pie plot | matplotlib을 이용하여 pie plot을 그리고, 특정 데이터를 강조할 수 있다. | |
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Polar axis에 차트 그리기 | matplotlib을 이용하여 데이터를 극 좌표 위에서 시각화할 수 있다. | |
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차트 위에 영역과 텍스트 표시하기 | matplotlib을 이용하여 차트의 특정 영역을 강조하거나, 차트 위에 텍스트를 추가할 수 있다. | |
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시계열 데이터 다루기 | 시계열 데이터를 시각화하기 위한 전처리 과정에 대해 알아본다. | |
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시계열 데이터 시각화 | 시계열 데이터를 line plot, heatmap, histogram으로 시각화할 수 있다. | |
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seaborn의 scatter plot | seaborn의 relplot을 이용하여 scatter plot을 그릴 수 있다. | |
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seaborn의 line plot | seaborn을 이용하여 line plot을 그리고, seaborn line plot의 특성을 이해할 수 있다. | |
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seaborn의 catplot과 strip plot | seaborn의 catplot을 이용하여 strip plot과 swarm plot을 그릴 수 있다. | |
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seaborn catplot으로 범주형 데이터 분포 시각화하기 | seaborn의 catplot을 이용하여 box plot, boxen plot, violin plot을 그릴 수 있다. | |
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seaborn의 bar plot과 point plot | seaborn catplot의 bar plot과 point plot으로 범주형 데이터를 시각화할 수 있다. | |
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seaborn의 count plot과 distribution plot | catplot의 count plot으로 범주 별 데이터의 수와 seaborn의 distplot으로 연속형 데이터의 분포를 시각화할 수 있다. | |
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seaborn의 jointplot과 pairplot | seaborn의 joint plot과 pair plot을 통하여 데이터간의 관계를 시각화할 수 있다. | |
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seaborn의 regression | seaborn의 regplot을 이용하여 두 데이터의 선형관계를 시각화할 수 있다. | |
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plotly의 bar plot과 box plot, chart studio 다루기 | plotly의 iplot으로 bar plot과 box plot을 그리고, chart studio를 통해 다양한 형태의 차트로 디자인 할 수 있다. | |
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plotly의 기타 차트 | plotly를 이용하여 area plot, spread plot, histogram, heatmap을 그릴 수 있다. | |
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