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Python/function148

극좌표에서의 막대그래프: Barpolar 사용법 극좌표에서의 막대그래프: Barpolar 사용법데이터 시각화는 복잡한 정보를 직관적으로 전달하는 중요한 도구입니다. 특히 극좌표에서의 막대그래프는 패턴을 쉽게 식별할 수 있도록 도와줍니다. 이 글에서는 Barpolar를 사용하여 극좌표에서 막대그래프를 만들고 활용하는 방법을 소개하겠습니다.Barpolar 함수 소개Barpolar는 Matplotlib에서 제공하는 기능으로, 극좌표계에서 막대그래프를 그릴 수 있게 해줍니다. 이러한 그래프는 주로 주기적인 데이터나 각도에 대한 변화를 시각화하는 데 적합합니다.함수 시그니처Barpolar(theta, r)매개변수:theta: 각도 값의 배열 (라디안 단위).r: 각도에 해당하는 반지름 값의 배열.반환 값:그래프 객체를 반환합니다.사용 예제기본 예제아래의 코드는.. 2025. 9. 23.
데이터 분포의 추가 정보 제공을 위한 Violin Plot 만들기 Violin Plot: 데이터 분포의 아름다움을 시각화하다!여러분, 데이터 분석에서 시각화가 얼마나 중요한지 아시죠? 데이터의 복잡한 이야기들을 담고 있는 그림을 통해 여러분은 숨겨진 인사이트를 발견할 수 있습니다. 특히 Violin Plot은 데이터의 분포를 매력적으로 보여주는 매우 유용한 도구입니다. 이 포스팅에서는 Violin Plot을 만드는 방법과 함께 그 유용성을 살펴보겠습니다.Violin Plot이란?Violin Plot은 데이터 분포를 시각적으로 표현하는 그래픽의 일종으로, 각 데이터 세트의 밀도를 나타내는 곡선을 포함하고 있습니다. 이러한 곡선은 우리에게 단순한 박스 플롯보다 더 많은 정보—즉, 데이터가 어떻게 분포되어 있는지를 보여줍니다. 이렇게 하면 데이터의 중앙값, 범위, 그리고 분.. 2025. 9. 23.
3원 분포 데이터를 시각화하는 Ternary 차트 3원 분포 데이터를 시각화하는 Ternary 차트데이터 과학과 시각화의 경계는 계속해서 확장되고 있습니다. 그 중에서도 Ternary 차트는 3개의 변수의 조합으로 이루어진 데이터를 직관적으로 표현하는 데 도움을 줍니다. 이 포스팅에서는 3원 분포 데이터를 어떻게 Ternary 차트를 통해 시각화할 수 있는지에 대해 살펴보겠습니다.Ternary 차트란?Ternary 차트는 일반적인 2차원 그래프와는 다른 독특한 형식으로, 각 축이 3개의 변수의 비율을 나타내는 시스템입니다. 이 차트는 주로 화학, 생물학, 또는 경제학 등에서 다양한 성분이나 비율을 비교할 때 유용하게 사용됩니다.차트 구성세 개의 축: x, y, z 각 축은 3개 변수의 비율을 나타냅니다.내부 점: 각각의 점은 해당 비율의 조합을 시각적으.. 2025. 9. 23.
지리 정보를 활용한 scatter_geo visualizations 지리 정보를 활용한 Scatter Geo Visualization: 공간 데이터 시각화의 힘맵과 데이터가 만나는 지점, 바로 Scatter Geo Visualization입니다! 이 시각화 기법은 지리 정보를 활용하여 데이터 포인트를 직관적으로 표현함으로써 패턴, 관계, 그리고 통찰을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 지리적 데이터를 활용한 scatter_geo 시각화를 만드는 데 필요한 정보와 예제를 소개합니다.Scatter Geo Visualization 소개scatter_geo는 데이터의 각 포인트를 지구의 특정 위치에 매핑하여, 해당 지역에서 나타나는 데이터의 변화를 시각적으로 드러내는 그래프입니다. 이를 통해 위치 기반의 통찰력을 시각적으로 분석하고, 데이터에서 중요한 정보를 발견할 수 있습니다.주.. 2025. 9. 22.
3D 산점도를 활용한 데이터 비교 내역 시각화 3D 산점도를 활용한 데이터 비교 내역 시각화데이터 비주얼 라이제이션의 세계에 들어서면, 다양한 방법으로 정보를 표현할 수 있습니다. 그 중에서도 3D 산점도는 많은 변수를 한눈에 보기 쉽게 시각화하는 데 매우 효과적인 도구입니다. 이번 포스팅에서는 3D 산점도를 사용하여 데이터 비교 내역을 시각화하는 방법과 그 중요성에 대해 알아보겠습니다.3D 산점도의 필요성3D 산점도는 세 가지 차원을 통해 다양한 데이터 포인트를 시각적으로 표현하며, 데이터 간의 관계를 보다 명확하게 파악할 수 있도록 도와줍니다. 특히 다변량 데이터를 비교할 때 유용하며, 데이터 간의 패턴을 찾아내는 데 큰 도움이 됩니다. 이 포스팅에서는 Python의 matplotlib 라이브러리와 mpl_toolkits.mplot3d를 통해 3.. 2025. 9. 22.
범주형 데이터의 관계를 나타내는 Parallel Categories 차트 Parallel Categories 차트: 범주형 데이터의 관계 시각화하기데이터 시각화를 통해 복잡한 정보를 직관적으로 이해하고 분석할 수 있습니다. 그 중 하나인 Parallel Categories(병렬 범주) 차트는 범주형 데이터 간의 관계를 명확하게 시각화하는 데 유용한 도구입니다. 이 포스팅에서는 Parallel Categories 차트를 사용하는 방법과 실제 예제를 통해 그 매력을 느껴보겠습니다.Parallel Categories 차트란?Parallel Categories 차트는 여러 범주형 변수를 효과적으로 비교할 수 있는 시각화 기법으로, 여러 범주가 어떻게 연관되어 있는지를 보여주는 데 최적화되어 있습니다. 각 축은 하나의 범주형 변수를 나타내고, 이 변수들 사이의 관계는 선으로 연결됩니다.. 2025. 9. 22.
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