조금씩 꾸준히 완성을 향해

Folium 설치 및 임포트 ▶ 아나콘다 프롬프트 conda install -c conda-forge folium ▶ 주피터 노트북 / 명령 프롬프트(느낌표 빼기) !pip install folium ▶ 라이브러리 가져오기 import pandas as pd import folium 지도 그리기 위도, 경도로 지도 가져와서 저장하기 gasan_map = folium.Map(location=[37.4686, 126.8866], zoom_start=17) gasan_map 지도 타입 확인 type(gasan_map) #folium.folium.Map 지도 저장 gasan_map.save('./gasan.html') #저장 파일 위치 지정 ls # 저장 확인 #drive/ gasan.html sample_da..

박스플롯 vs 바이올린 플롯 boxplot(): 범주형 데이터 분포와 주요 통계 지표 함께 제공 -> 분산 파악 어려움 violinplot(): 커널 밀도 함수 그래프를 y축 방향에 추가 # 그래프 객체 생성(figure에 4개의 서브플롯을 생성) fig = plt.figure(figsize=(15,10)) ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) ax3 = fig.add_subplot(2,2,3) ax4 = fig.add_subplot(2,2,4) # 그래프 그리기 sns.boxplot(x='alive', y='age', palette='Set2', data=titanic, ax=ax1) sns.boxplot(x='alive', y='age..

파이 차트 kind='pie' 원을 파이 조각처럼 나누어 표현 #원산지별 자동차 개수 합계 df_origin = df_auto.origin.value_counts() #origin의 값 카운팅하기 df_origin.rename({1:'USA',2:'EU',3:'JAPAN'},inplace = True) #숫자->문자로 원산지명 변경 #파이차트 그리기( autopct:퍼센트 표기방법, startangle: 시작각도, colors:색을 리스트로 지정) df_origin.plot(kind='pie', figsize=(6,4), autopct='%1.2f%%', startangle=90, colors=['cadetblue','hotpink','bisque']) plt.title('Model origin') #제..

Seaborn 라이브러리 Seaborn은 Matplotlib의 기능과 스타일을 확장한 파이썬 시각화 도구의 고급 버전 비교적 단순한 인터페이스 제공으로 초심자에게도 어렵지 않음 Anaconda 설치 시 같이 설치됨 # 기본 import import seaborn as sns import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager,rc font_path = '' #한글 폰트 파일 path 넣기 회귀분석에서 변수들의 선형성 시각화 sns.regplot() 서로 다른 2개의 연속 변수 사이의 산점도를 그리고 선형회기분석에 의한 회귀선을 함께 표시 fig_reg=False 옵션은 회귀선을 생략 # seaborn..

면적 그래프 Area plot : 각 열의 데이터를 선 그래프로 구현 후 선 그래프와 x축 공간에 색을 입힌다. 색의 투명도(alpha)는 기본값 0.5로 투과되어 보임(투명도 0~1범위) plot(kind='area') stacked=True : 그래프를 누적할지 여부 설정 df_4.plot(kind='area', stacked=False, alpha=0.3, figsize=(15, 7)) plt.title('서울 -> 타시도 인구 이동', fontproperties=mg_20) plt.ylabel('이동 인구 수',fontproperties=mg_15) plt.xlabel('기간', fontproperties=mg_15) plt.legend(loc='best', prop=mg_10) plt.show(..

그래프 여러개 그리기 ▶ axe 객체 활용 화면을 여러 개로 분할하고 분할된 각 화면에 서로 다른 그래프를 그리는 방법 axe 객체는 각각 서로 다른 그래프 표현 한 화면에서 여러 개의 그래프를 비교하거나 다양한 정보를 동시에 보여줄 때 사용 axe 객체를 한 개만 생성하는 경우에는 하나의 그래프만 표시 ▶ figure() 함수 사용 그래프를 그리는 그림틀(fig) 생성 figsize 옵션으로 (가로, 세로) 그림 틀의 크기 설정 fig 객체에 add_subplot() 메소드를 적용하여 그림틀을 여러 개로 분할(각 부분은 axe 객체) fig = plt.figure(figsize=(10,10)) #그래프 틀 생성 및 사이즈 지정 ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1) #ax1 객체 생성 ..

주석 달기 : annotate() 함수 주석 내용(텍스트)을 넣을 위치와 정렬방법 등을 함수에 함께 전달 S는 '', 화살표의 머리부분은 xy, 꼬리부분은 xytext, 화살표 서식은 arrowprops = dict() 사용 arrowprops 옵션 사용시 텍스트 대신 화살표 표시를 나타냄 화살표 서식은 arrowprops=dict() 함수 내에 arrowstyle(->), color(skyblue), lw(5) 속성 지정 plt.annotate('',xy=(21,650000), xytext=(2, 300000), arrowprops=dict(arrowstyle='->', color='skyblue', lw=5)) plt.annotate('',xy=(43,450000), xytext=(28,680000)..

스타일 서식 지정 색, 폰트 등 디자인적 요소를 사전에 지정된 스타일로 빠르게 일관 변경하는 것을 말한다. 스타일 서식을 지정하는 것은 matplotlib 환경 설정을 변경하는 것이므로 다른 파일에도 계속 적용된다. ▶ 사용 가능한 스타일 확인 print(plt.style.available) ['Solarize_Light2', '_classic_test_patch', 'bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn', 'seaborn-bright', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-dark', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-dark..

이 포스팅을 찾아 들어왔다면 이미 여러 방법들을 많이 시도해 봤을 거라 생각한다. 나 역시 검색을 꽤 오래 해봤고, 여러 코드들을 실행해 봤다. 특정 폰트를 지정해 주는 방법이 몇몇 있었는데 대표적인 해결 코드는 아래와 같았다. from matplotlib import font_manager, rc font_path = "/content/drive/MyDrive/ Encore Prac/malgun.ttf" # 폰트파일의 위치 mg = font_manager.FontProperties(fname=font_path) font_name = mg.get_name() rc('font', family=font_name) !apt-get update -qq !apt-get install fonts-nanum* -qq..