Ridgeline Plot
시간의 흐름에 따른 분포 추세 변화를 보여줍니다. matplotlib 혼자만으로는 힘듭니다. seaborn의 도움을 받아봅시다. pandas의 도움을 받을 수도 있습니다. Claus Wilke, “데이터 시각화 교과서”, 영문판(Free)Colin Ware “데이터 시각화, 인지과학을 만나다”White Paper-Principles of Data Vi
Tag: python
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
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
Pit Stop for Software Maintenance
thumbnail image Formula One pit stop: How does the crew work and what are the roles to ensure Sebastian Vettel and Co can return to the track in a matter of seconds? Jupyter NotebookJupyter Lab
Paraview looks like VESTA
ParaviewVESTA: Visualization for Electronic and STructural Analysis Atomic Structure Analysis 원자 구조를 분석할 때 저는 paraview를 사용합니다. 다른 분들은 분야 표준인 VESTA를 선호하시지만, 저는 제가 추출한 구조데이터를 table 형태로 함께 봐야 하기 때문입니다
Envelope for Least Square Filtering and Smoothing
Signal Envelope scipy.signal.hilbertscipy.interpolate.interp1d 복잡한 신호의 전반적인 형상을 파악하기 위해 envelope을 추출합니다. python에서는 scipy.signal.hilbert를 통해 analytic signal을 추출하는 방법을 씁니다. 12x = np.arange(0, 20.1, 0