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

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://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..