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Python/function148

Scatter 객체로 고급 산점도 만들기 Scatter 객체로 고급 산점도 만들기데이터 시각화의 세계에 오신 것을 환영합니다! 이 포스팅에서는 Matplotlib 라이브러리의 Scatter 객체를 활용하여 고급 산점도를 만드는 방법을 탐구해보겠습니다. 데이터의 추세와 패턴을 시각적으로 표현하는 것은 데이터 분석에서 매우 중요한 단계입니다.Scatter 객체란?Scatter 객체는 Matplotlib의 고급 시각화 기법 중 하나로, 데이터를 점(포인트)으로 표현합니다. 각 점은 x와 y 좌표 (그리고 추가 정보)를 가지며, 이를 통해 데이터 분포를 한눈에 확인할 수 있습니다. 산점도는 특정 변수 간의 관계를 이해하는 데 매우 유용합니다.주요 기능다양한 색상과 크기로 데이터 포인트를 구분할 수 있습니다.추가 매개변수를 통해 다양한 스타일을 적용할 .. 2025. 9. 19.
Pie 객체로 인터랙티브한 파이 차트 만들기 파이썬으로 인터랙티브한 파이 차트 만들기: Pie 객체 활용하기데이터 시각화는 우리에게 복잡한 정보를 쉽게 전달할 수 있는 훌륭한 도구입니다. 그중에서도 파이 차트는 데이터의 비율을 직관적으로 보여줄 수 있는 시각적 요소로 많이 사용됩니다. 파이썬의 Matplotlib 라이브러리의 Pie 객체를 사용하여 인터랙티브한 파이 차트를 만들 수 있는 방법을 소개합니다.Pie 객체와 인터랙티브한 시각화Matplotlib의 Pie 객체는 각 데이터 항목의 비율을 시각적으로 표현하는 데 유용하며, 다양한 속성으로 디자인을 조정할 수 있습니다. 인터랙티브한 차트를 통해 사용자는 마우스 호버와 클릭으로 추가 정보를 얻을 수 있어도 이점이 있습니다.기본 구조import matplotlib.pyplot as plt# 데이터.. 2025. 9. 19.
그래프 레이아웃 설정을 위한 Layout 객체 활용하기 그래프 레이아웃 설정을 위한 Layout 객체 활용하기데이터 시각화는 복잡한 데이터 세트를 이해하기 쉽게 만들어 줍니다. 그리고 그 중심에는 바로 그래프의 레이아웃이 있습니다. 이번 포스트에서는 Plotly에서 제공하는 Layout 객체를 활용하여 그래프 레이아웃을 어떻게 설정하는지 알아보겠습니다.Layout 객체 소개Layout 객체는 Plotly에서 그래프의 도형, 축, 범례, 배경 등의 레이아웃 설정을 세밀하게 조정할 수 있게 해줍니다. 이 객체를 잘 활용하면 데이터 시각화를 더욱 매력적으로 만들 수 있습니다.객체 시그니처layout = go.Layout(title='Your Graph Title', xaxis=dict(title='X Axis Title'), yaxis=dict(title='Y A.. 2025. 9. 19.
Indicator 객체로 KPI 대시보드 만들기 KPI 대시보드 만들기: Indicator 객체로 성과 지표 시각화하기비즈니스의 성공을 측정하는 데 있어 KPI(Key Performance Indicator)는 필수적인 도구입니다. 오늘은 파이썬의 Indicator 객체를 사용하여 어떻게 KPI 대시보드를 효율적으로 만들 수 있는지 살펴보겠습니다. 이 글에서 제공하는 정보는 여러분의 데이터 시각화를 한층 더 강화할 것입니다.Indicator 객체 소개Indicator 객체는 데이터 시각화를 통해 주요 성과 지표를 간단하게 표시할 수 있는 유용한 도구입니다. 이 객체는 대시보드에서 KPI를 쉽게 파악할 수 있도록 시각적으로 돋보이게 만들어줍니다.사용 예시 및 필요 패키지KPI 대시보드를 구현하기 위해서는 Dash와 Plotly와 같은 라이브러리가 필요합.. 2025. 9. 18.
Heatmap 객체로 데이터 간의 관계 분석하기 Heatmap 객체로 데이터 간의 관계 분석하기데이터 분석의 세계에서, Heatmap은 상관관계와 데이터 간의 관계를 시각적으로 표현하는 매력적인 도구입니다. seaborn 라이브러리를 사용하여 우리는 핫한 시각화를 통해 복잡한 데이터의 패턴을 쉽게 이해할 수 있습니다. 이 포스팅에서는 Heatmap 객체를 활용하여 데이터 간의 관계를 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다.Heatmap 객체 소개Heatmap은 두 변수 간의 관계를 색상으로 나타내며, 대량의 정보를 직관적으로 전달할 수 있는 강력한 시각화 방법입니다. 헤트맵을 통해 데이터의 상관관계나 빈도수, 중요한 패턴을 직관적으로 이해할 수 있습니다. 이 도구는 데이터 과학자와 분석가들에게 매우 유용한 자산이 됩니다.Heatmap 사용 예제다음 단계들.. 2025. 9. 18.
Plotly 그래프를 JSON 형식으로 저장하기 Plotly 그래프를 JSON 형식으로 저장하는 방법Plotly는 데이터 시각화를 위한 강력한 라이브러리입니다. 복잡한 데이터도 직관적으로 이해할 수 있는 그래프를 손쉽게 만들 수 있습니다. 이 포스팅에서는 Plotly로 생성한 그래프를 JSON 형식으로 저장하는 방법을 소개하겠습니다. JSON 형식으로 저장하면 그래프 데이터를 다른 시스템이나 애플리케이션과 쉽게 공유할 수 있습니다.Plotly 그래프 JSON 저장 방법 소개Plotly는 생성한 그래프의 속성과 데이터 구조를 JSON 형식으로 변환하여 저장할 수 있는 기능을 제공합니다. 간단한 코드와 함께 이 과정을 살펴보겠습니다.함수 시그니처plotly.io.write_json(fig, 'file_path.json')매개변수:fig: 저장할 Plotl.. 2025. 9. 18.
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