MI's Recording

hist2d : 데이터의 밀도를 히트맵으로 표현     cmin : 색상의 최소값을 설정,cmin = 0.5 : 데이터의 빈도수가 0.5 이하인 영역은 색상 맵의 최소 색상으로 표시  cmap : 색상 맵 지정, 색상 맵은 데이터 값에 대해 색상을 적용, cmap  = 'viridis_r' : 'viridis' 색상 맵의 역순(reverse) 버전(색상 맵 링크 : https://matplotlib.org/stable/users/explain/colors/colormaps.html ) bins : 구간설정,bins = 20 : 20개의 구간 생성

pairplot 다차원 산점도, x, y축에 같은 변수가 있는 대각선 방향으로는 히스토그램, 서로 다른 변수 간에는 산점도 표시    각 컬럼간의 상관관계  'displ', 'comb', 'co2' 관계를 그래프로 나타내기

regplot : 산점도 + 회귀선,  x와 y 값의 상관관계를 점과 선으로 표현  df =

Scatter : 산점도, x와 y 값의 상관관계를 점으로 표현  df =

Figure: 전체 plot을 담는 컨테이너Axes: 실제 데이터가 그려지는 영역Subplot: 하나의 Figure에 여러 Axes를 배치하여 여러개의 plot 그리는 것을 가능하게 해준다.  df =   plt.subplot(행, 열, 위치)  figure를 이용하여 차트 크기 조절할 수 있다. figsize=(12, 5) : figure의 크기를 가로 12인치, 세로 5인치로 설정   title, xlabel, ylabel 설정

https://seaborn.pydata.org/  > Seaborn 라이브러리는, Matplotlib 라이브러리의 확장판이다. 라이브러리 불러오기import numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as sbimport matplotlib.pyplot  데이터 시각화 하기 위한 데이터프레임을 df로 지칭하기   countplot특정 컬럼이 카테고리컬 데이터일 때,각 value 별로 몇 개씩 있는지를 차트로 한번에 나타내고 싶은 경우에seaborn의 countplot 함수 사용한다.    - 색상 변경 - 내림차순 정렬, order = base_order  - 오름차순 정렬, order = reverse_order   - x축 글자 기울이기x축에 있는 글자들이 겹치..

https://matplotlib.org/gallery.html#scales > 1. 가장기본적인 Plot라이브러리 불러오기import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt 그래프의 x, y 지정하고, plot 그래프 나타내기   2. 파이차트아래 데이터 프레임을 df 로 지정한 후, 그래프를 그려보자.    3. 히스토그램# 구간을 설정하여, 해당 구간에 포함되는 데이터가 몇 개 인지 확인하는 것이 히스토그램.# 데이터의 분포를 알 수 있다.# 히스토그램은 구간이 있다. 이 구간을 bin 이라고 한다.# 구간이 여러개니까 복수형으로 bins라고 한다.# 히스토그램은, 똑같은 데이터를 가지고 bin을 어떻게 설정하느냐에 따라서, 차..