본 글은 번역글입니다. 원본 주소 : https://eos.org/features/visualizing-science-how-color-determines-what-we-see 번역 철학 : 매끄럽게 읽으실 수 있는 적절한 의역을 지향합니다. 전문 용어 : 가급적 우리말 용어를 사용하고자 하며, 원어를 병기합니다. 과학 시각화: 색상은 우리가 무엇을
Contributor 시뮬시뮬님 Reference Paraview Paraview: Python Programmable Filter ParaView’s Python documentation! VTK: Visualization Toolkit Cornell Virtual Workshop: Paraview Programmable Filter Paravie
Contributor 김승욱님, dane님 References wikipedia: Stratified Sampling When should you choose Stratified sampling over random sampling? 핸즈온 머신러닝 (2판) 핸즈온 머신러닝 (2판): 2장 - 머신러닝 프로젝트 처음부터 끝까지 notebook 1.
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
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
wikipedia: Pearson Correlation Coefficient 선형대수, 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{
물을 끓이는 등 상태가 변할 때, 에너지가 흡수되어 온도가 일정하게 유지됩니다. 위와 같은 그래프에서 평평한 영역을 찾고, 각 구간의 대표점을 추출하겠습니다. 데이터 추출과 시각화 과정에서 사용되는 기법은 다음과 같습니다. Noise Reduction scipy.ndimage: signal averaging, median np.hanning, n
지난 글에서, scatter plot에 colormap을 입히고 colorbar를 제어하는 방법, 그리고 흑백 이미지에 colormap을 입히는 방법을 알아보았습니다. 이번 글에서는 어떤 colormap을 선택하는 것이 적절할지, 그리고 colormap 자체를 제어하고 활용하는 방법을 알아보도록 하겠습니다. 본 글은 공식 홈페이지의 번역과 요약을
어떤 프로그램이든 visualization을 해보신 분은 한번쯤 화려한 무지개빛 그림을 보고, “나도 저렇게 해보고 싶다” 라고 생각해보셨을 것 같습니다. 이런 그림은 colormap이라고 불리는 기능을 이용하는 것으로, 데이터를 색으로 표현하여 아름다움과 함께 직관적인 이해력을 높여줍니다. Matplotlib에서 colormap을 적용하는 방
Matplotlib은 Visualization용 Library로만 알고 계시는 분들이 많습니다. 이미지 데이터의 색상 관련 operation을 위해서 opencv, pillow, scikit-image 등을 추가로 설치하고 사용하시는 분들이 많습니다만, 의외로 matplotlib에서도 색상 관련 기능을 제공하고 있습니다. Matplotlib 공