반응형 Python/function148 Mapbox를 이용한 선 그래프 시각화하기 Mapbox를 이용한 선 그래프 시각화: 당신의 데이터에 숨을 불어넣다!지리적 데이터의 시각화는 많은 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. Mapbox는 웹과 모바일 플랫폼에서 지도를 만들고 사용자 정의할 수 있도록 도와주는 강력한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 Mapbox를 사용하여 선 그래프를 시각화하는 방법을 소개할 예정입니다. 데이터를 지리적으로 표현하는 즐거움을 함께 느껴보세요!Mapbox와 선 그래프의 조화Mapbox의 장점은 다양한 스타일과 인터랙션 기능을 활용하여 데이터를 더욱 풍부하게 표현할 수 있다는 점입니다. 선 그래프는 시간에 따른 변화나 상관관계를 보여주는 데 효과적입니다. 이 포스팅에서는 Mapbox GL JS 라이브러리를 사용하여 쉽게 선 그래프를 시각화하는 방법을 익혀보겠습.. 2025. 9. 10. 3D 선 그래프를 위한 line_3d 함수 사용하기 3D 선 그래프를 위한 line_3d 함수 사용하기데이터 시각화에서 3D 선 그래프는 고차원적이고 복잡한 정보를 효과적으로 전달하는 강력한 도구입니다. 파이썬에서 matplotlib 라이브러리의 line_3d 함수를 사용하면 손쉽게 3D 선 그래프를 생성할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 line_3d 함수의 사용법과 그래프를 시각화하는 방법을 소개합니다.line_3d 함수 소개line_3d 함수는 3차원 공간에서 선형 데이터를 시각화하는 데 사용됩니다. 이 함수는 특히 다양한 데이터 세트를 시각적으로 비교하거나 트렌드를 분석할 때 유용합니다. 깊이 있는 데이터 인사이트를 발견할 수 있도록 도와줍니다.함수 시그니처mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D.plot(x, y, z, *args, **k.. 2025. 9. 10. Plotly Express의 line 함수로 선 그래프 그리기 Plotly Express의 line 함수: 인터랙티브한 선 그래프 그리기데이터 시각화는 정보의 전달력과 해석력을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. Plotly Express는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 다양한 종류의 그래프를 쉽게 생성할 수 있게 도와줍니다. 그 중에서도 line 함수는 간단한 방법으로 선 그래프를 생성할 수 있도록 해주며, 데이터 추세를 직관적으로 파악할 수 있게 해줍니다. 이번 포스팅에서는 plotly.express.line 함수의 사용법과 실제 예제를 공유하겠습니다.line 함수 소개plotly.express.line 함수는 주어진 데이터프레임의 데이터를 기반으로 선 그래프를 생성합니다. 이를 통해 시간에 따라 변화하는 데이터나 두 변수 간의 관계를 효과적으로 시각화할 .. 2025. 9. 10. KDE로 데이터의 분포 시각화하기 KDE: 데이터의 분포를 시각화하는 매력적인 방법데이터 분석을 하면서 데이터의 분포를 이해하는 것은 매우 중요한 과정입니다. 특히, KDE(Kernel Density Estimation)는 데이터의 분포를 부드러운 곡선으로 표현하여 데이터의 패턴을 식별하는 데 도움을 줍니다. 이번 포스팅에서는 KDE를 활용하여 데이터를 시각화하는 방법을 소개하겠습니다.KDE란 무엇인가?KDE는 데이터를 기반으로 그래픽적으로 밀도를 추정하는 방법입니다. 이 기법을 사용하면, 히스토그램과 같은 전통적인 방법과는 달리 데이터의 분포를 매끄럽고 연속적인 형태로 시각화할 수 있습니다. KDE는 데이터의 중심과 변동성을 시각적으로 표현하여, 특히 비정형 데이터에서 유용하게 사용됩니다.KDE의 장점:데이터의 패턴을 쉽게 파악할 수 .. 2025. 9. 9. 2D 히스토그램을 위한 histogram2d 함수 활용하기 2D 히스토그램을 위한 histogram2d 함수 활용하기Python에서는 데이터 분석 및 시각화를 위해 강력한 도구들이 많이 있습니다. 그 중 matplotlib 라이브러리의 histogram2d 함수는 2차원 데이터의 분포를 시각적으로 나타내는 데 매우 효율적입니다. 이번 글에서는 histogram2d 함수를 활용하여 2D 히스토그램을 만드는 방법을 살펴보겠습니다.histogram2d 함수 소개histogram2d 함수는 두 개의 변수에 대한 이산 데이터의 분포를 2차원 히스토그램으로 시각화합니다. 이를 통해 데이터의 구조를 한눈에 파악할 수 있으며, 데이터 분석 및 통계적 추세를 쉽게 이해할 수 있습니다.함수 시그니처numpy.histogram2d(x, y, bins=10, range=None, d.. 2025. 9. 9. Plotly Express의 histogram 함수로 히스토그램 만들기 Plotly Express의 histogram 함수: 아름다운 히스토그램 만들기!히스토그램은 데이터의 분포를 시각적으로 나타내는 멋진 도구입니다. Plotly Express는 복잡한 시각화도 간편하게 만들어주는 훌륭한 라이브러리입니다. 이번 포스팅에서는 plotly.express.histogram 함수를 사용하여 어떻게 멋진 히스토그램을 생성할 수 있는지 설명합니다.plotly.express.histogram 함수 소개plotly.express.histogram 함수는 주어진 데이터의 히스토그램을 쉽고 빠르게 생성할 수 있도록 도와주는 기능입니다. 이 함수는 데이터를 여러 구간으로 나누어 각 구간에 몇 개의 데이터 포인트가 있는지를 시각적으로 표현합니다.함수 시그니처plotly.express.histog.. 2025. 9. 9. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 12 13 ··· 25 다음 반응형