Python Visualization for Me
2020 DLD에서 발표한 “나에게 필요한 Python Visualization” 영상입니다. 인지과학 측면에서 바람직한 시각화 방식을 살펴보고 Matplotlib을 어떻게 하면 조금은 쉽게 사용하는지 알아봅니다. DLD: Daejeon Learning DayClaus Wilke, “데이터 시각화 교과서”, 영문판(Free)Colin Ware “데이
Tag: matplotlib
Spines & Grids
착시를 줄여주는 축과 격자를 설정하는 방법입니다. matplotlib에서는 Axes.spines와 Axes.grid 객체를 통해 제어합니다. Claus Wilke, “데이터 시각화 교과서”, 영문판(Free)Colin Ware “데이터 시각화, 인지과학을 만나다”White Paper-Principles of Data Visualization-What
Focusing on a Certain Data
여러 데이터 중 특정 데이터를 강조하는 방법입니다. matplotlib을 이용하면 plot 객체에 개별적으로 접근해 색상과 모양을 제어할 수 있습니다. Claus Wilke, “데이터 시각화 교과서”, 영문판(Free)Colin Ware “데이터 시각화, 인지과학을 만나다”White Paper-Principles of Data Visualization
Matplotlib Colormap Customization (3)
matplotlib에서 custom colormap을 만들고 적용하는 방법입니다. 3부로 나누어 1부에 해당하는 본 글에서는 시각적 디자인을, 2~3부에서는 코드 위주로 정리합니다. Creating Colormaps in Matplotlib Matplotlib Custom Colormap 지난 글에는 크게 두 가지 그림이 등장합니다. 하나는 valu
Matplotlib Colormap Customization (2)
matplotlib에서 custom colormap을 만들고 적용하는 방법입니다. 3부로 나누어 1부에 해당하는 본 글에서는 시각적 디자인을, 2~3부에서는 코드 위주로 정리합니다. Creating Colormaps in Matplotlib Matplotlib Custom Colormap 지난 글에는 크게 두 가지 그림이 등장합니다. 하나는 valu
Matplotlib Colormap Customization (1)
matplotlib에서 custom colormap을 만들고 적용하는 방법입니다. 3부로 나누어 1부에 해당하는 본 글에서는 시각적 디자인을, 2~3부에서는 코드 위주로 정리합니다. Creating Colormaps in Matplotlib 1. Visual Perception Practical Rules for Using Color in Chart
Automated Focusing
matplotlib.axes.Axes.set_xlimnumpy.histogram 그래프에서 중요한 값들이 특정 범위에 몰려있으면 확대를 해야 합니다. matplotlib의 object oriented API는 .set_xlim()과 .set_ylim()을 제공해 줍니다. jupyter notebook에서 %matplotlib qt로 선언했다면 GUI로
Matplotlib-Tools
원문: by Aurélien Geron (Link) Translated by Chansung PARK (Link) Object Oriented API Addition by Jehyun LEE (Link) Tools - matplotlib 이 노트북은 matplotlib 라이브러리를 사용하여 아름다운 그래프를 그리는 방법을 보여줍니다. 이제현
Matplotlib Axes (1)
Matplotlib은 자유도가 높은 만큼 건드릴 곳이 많아서 익숙해지기가 영 만만치 않습니다. 저도 이 바람에 Matplotlib을 버릴까 했으나 Matplotlib에 의존하는 라이브러리가 너무 많더군요. 피할 수 없다면, 헷갈리지 않게 그리는 방법을 익혀봅시다.1234import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib
Pearson correlation between $ X $ and $ X^n $
wikipedia: Pearson Correlation Coefficient선형대수, 통계학, 기하적 직관 Pearson Correlation Coefficient는 두 데이터가 얼마나 연관성을 가지고 있는지 보여줍니다. 수치로는 -1에서 1 사이의 값으로 표현되고, 수식으로는 다음과 같이 표현됩니다.$$ \rho_{X, Y} = \frac{Cov