Tag: matplotlib

Visualization of Image Exceeding Limitation

연산 결과를 그림으로 표현하다보면, 표현 가능한 범위를 넘어설 때가 있습니다. 이럴 때 어쩔 수 없이 표현 가능한 범위로 우겨넣어 표현하지만, 오해를 유발합니다. 최대한 오해를 방지하려는 노력으로 이해해 주시면 좋겠습니다. Pega Devlog: tf.keras BatchNormalization 1. 지난 글에 이어서 지난 글에 이런 부분이 있습니다

Tight Layout

tight_layout()으로 axes 사이 간격을 적절하게 조정할 수 있습니다. subplots, legend와 함께 사용하는 방법을 알아봅시다. 간혹 tight_layout()이 잘 안될 때 해결하는 방법도 알아봅시다. Contributor 데이터짱님, 안수빈님 1. 최종적으로 그릴 그림 이번 글에서, 우리는 이 그림을 그릴겁니다. 포인트는 다

Watermark on Image

이미지 도용을 방지할 수 있는 watermark를 만들어 봅시다. matplotlib으로 데이터와 이미지를 동시에 표현해서 만듭니다. watermark를 박는 4가지 방법을 소개합니다. 1. 다른 사람의 자료에서 내 그림이 보일 때 매일경제: 월 100장씩 사라지던 사우나 수건… 도난 막는 방법은? 최근 제 블로그의 그림이 다른 데서 보이는 일을 겪

Plot on Image

Contributor 현재웅님 matplotlib은 데이터를 그림으로 보여주지만 그림을 읽어 보여주기도 합니다. 이 성질을 이용하면 다양한 연출을 할 수 있습니다. 대용량 데이터의 시각화 결과물을 그림파일로 저장하고 재활용해봅시다. 1. 대용량 데이터 다루기 Matplotlib은 큰 데이터를 다루기에 적합한 도구는 아닐 지도 모릅니다. 커다란 데이터

Visualization of Uncertainty

데이터의 불확실성을 함께 보여주는 방법 중 하나로 오차 막대나 신뢰 구간을 사용합니다. 오차 막대는 데이터 하나 하나에 붙여서, 신뢰 구간은 전체적인 범위를 보여줍니다. matplotlib과 seaborn으로 불확실성을 도시하는 방법을 정리했습니다. 0. 데이터 생성 평균이 0이고 표준편차가 1인 데이터를 100개씩 21쌍을 만듭니다. numpy.ran

4 Ways to Make Subplots

시각화를 하다 보면 subplot을 자주 만듭니다. subplot을 만드는 방법은 matplotlib에만도 여러 가지가 있고, seaborn에서는 FacetPlot()을 이용해 데이터로부터 subplot을 만들 수도 있습니다. 관련 질문이 빈번하게 등장하여 종류별로 정리해 봤습니다. 0. 설정 Ridgeline PlotPega Devlog: Matplo

Google Trend Visualization

Google trend 분석 결과는 그 자체로 깔끔합니다. 그러나 여러 항목을 개별적으로 분석하려면 데이터를 다운받아 분석하는 것이 좋습니다. 1. Google Trends Google trends Google trends는 검색어를 입력하는 것 만으로 웹, 이미지, 또는 유튜브에서 해당 검색어가 얼마나 빈번하게 등장하는지 경향을 쉽게 알 수 있습니

Seaborn with Matplotlib (4)

4. seaborn figure-level 다듬기 seaborn + matplotlib 마지막 시간입니다. figure-level 그림을 그리고 다듬어 봅니다. 자체적으로 지원하는 명령어를 사용해보고, 개흉 심장마사지 방법을 알아보겠습니다. seaborn APIseaborn tutorialseaborn with matplotlib (3) 4.1. fi

Seaborn with Matplotlib (3)

3. seaborn figure-level function seaborn의 핵심기능, 강력한 명령입니다. 4부 중 세 번째 시간입니다. matplotlib으로는 매우 수고스러울 일을 줄여줍니다. 그러나 손대기 어렵기도 합니다. 이유와 해결방법을 알아봅시다. seaborn APIseaborn tutorialseaborn with matplotlib (1)

Seaborn with Matplotlib (2)

2. seaborn + matplotlib을 이용한 jointplot 보완 seaborn을 matplotlib과 섞어쓰는 방법입니다. 4부 중 두 번째 시간입니다. seaborn jointplot의 단점을 보완합니다. 2.1. seaborn jointplot seaborn jointplot seaborn의 jointplot은 매력적인 기능입니다. 두