두 시각화를 전체 크기로 전환하여 옆이나 위에 맞추도록 스쿼시하지 않고도 탭 레이아웃을 사용할 수 있습니다. 플롯 목록은 계속됩니다. 커프링크스는 또한 우리가 노력없이 완전히 다른 스타일을 얻기 위해 사용할 수있는 몇 가지 테마가 있습니다. 예를 들어 아래에서는 “공간” 테마의 비율 플롯과 “ggplot”의 스프레드 플롯이 있습니다. 데이터 시각화는 질적 이해를 얻기 위한 중요한 도구 모음을 제공합니다. 예제를 실행하면 막대의 모양이 가우시안 분포의 종 모양 곡선을 보여 주는 것을 볼 수 있습니다. 이 경우 함수가 저장소 수를 자동으로 선택하여 값을 정수 값으로 그룹으로 분할하는 것을 볼 수 있습니다. 가죽 의 제작자, 크리스토퍼 그로스 코프, 최고의 두고: “가죽은 지금 차트를 필요로 하고 그들이 완벽 한 경우 상관 없어 하는 사람들을 위한 파이썬 차트 라이브러리입니다.” 모든 데이터 유형과 함께 작동하도록 설계되었으며 SVG로 차트를 생성하므로 이미지 품질을 잃지 않고 크기를 조정할 수 있습니다. 이 라이브러리는 비교적 새 라이브러리이므로 일부 설명서가 아직 진행 중입니다. 만들 수 있는 차트는 매우 기본적이지만, 이것이 바로 의도입니다. 다음 파이썬 데이터 시각화 예제에서는 Seaborn을 사용하여 바이올린 플롯을 만드는 방법을 알아봅니다.

바이올린 플롯을 사용하여 데이터의 분포와 확률 밀도를 표시할 수 있습니다. 또한 데이터의 평균을 시각화합니다(아래 이미지의 상자 플롯 중앙에 흰색 점). 이 컨텍스트를 가져오고 plt이름을 지정하는 몇 가지 규칙이 있습니다. 예를 들어 이 시각화의 DataFrame은 첫 번째 예제와 매우 유사합니다. 보케 그림은 Bokeh Plot 개체의 하위 클래스로, 그림의 미적 요소를 구성할 수 있는 많은 매개 변수를 제공합니다. 기본적으로 팬더는 시간 열을 파이썬 문자열 (형식 개체)으로로드했습니다. 우리는 DataFrame의 다형 특성을 보고이것을 볼 수 있습니다: Matplotlib는 믿을 수 없을만큼 유용하고 인기있는 시각화 도구로 입증되었지만 열렬한 사용자조차도 종종 원하는 많은 것을 남깁니다.

 

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