개발일기

matplotlib.pyplot.hist2d(x, y, bins=10, range=None, density=False, weights=None, cmin=None, cmax=None, *, data=None, **kwargs) 에서

data: df, x,y: 원하는 column, bins:간격을 넣고 cmin,cmap으로 꾸며 준다.

상관 관계 분석에 대해서 알아봅니다.

https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%83%81%EA%B4%80_%EB%B6%84%EC%84%9D

상관계수는 -1부터 1까지의 값을 갖는다.1일 때 완벽한 양의 상관관계가 되고, -1일 때 완벽한 음의 상관관계가 된다. 0이라면 별다른 상관관계가 없음을 의미한다. 상관계수가 0.1 이하면 관계가 없고, 0.3 이하면 약한관계 입니다.

먼저 필요한 라이브러리를 import해준다. 아래 코드는 한글출력을 위한 코드다.

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sb

%matplotlib inline

import platform

from matplotlib import font_manager, rc
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

if platform.system() == 'Darwin':
    rc('font', family='AppleGothic')
elif platform.system() == 'Windows':
    path = "c:/Windows/Fonts/malgun.ttf"
    font_name = font_manager.FontProperties(fname=path).get_name()
    rc('font', family=font_name)
else:
    print('Unknown system... sorry~~~~')

sb.regplot은 점그래프와 상관계수를 시각화 한것이다. pd.corr()을 통해 원하는 column끼리의 상관계수를 알 수 있다.

hist2d()를 이용해 히트맵을 그린다. 파라미터는 x,y에 column bins에 간격을 넣고 cmin cmap으로 색을 꾸민다.

scatter(data = DataFrame , x = column, y = column)로 그래프를 그리고, 제목과 라벨을 넣는다.

replot(data = DataFrame, x = column, y = column)을 통해 그래프를 그린다. 그래프에 선은 회귀를 나타낸 것이다.

corr()을 통해서도 알 수 있다.

구간을 설정하여 해당 구간에 포함되는 데이터가 몇개 있는 세는 차트를 히스토그램이라고 한다.
구간을 전문용어로! bin 이라고 부른다, bin 이 여러개니까, bins라고 부른다, 히스토그램의 데이터는 동일하지만,
구간을 어떻게 나누냐에 따라서, 차트 모양이 여러가지로 나온다.

위는 예제에 쓸 데이터다.

hist(data = 데이터프레임, x = 데이터프레임의 열, rwidth = 막대 넓이, bins = 막대 간격)을 통해 그래프를 그린다.

데이터 df는 전글에 이어서 그대로 사용한다. sorted_data를 value_count()로 구해 대입한다.

autopct는 소수점을 나타내고, labels에는 index를 넣어준다.

stratangle을 통해 chart를 회전할 수 있고 wedgeprops로 중간에 구멍을 뚫을 수 있다.

title과 legend(범례)를 넣어준다

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sb

%matplotlib inline
df = pd.read_csv('../data/pokemon.csv')

기본적인 라이브러리를 import하고 csv파일을 pd.read_csv()로 읽어와 df라는 변수에 저장했다.

generation_id column에 관한 차트를 그리기 위해 categorical data인지 확인해본다.

807행 중 7개의 카테고리로 나눠져있다.

base_color = sb.color_palette()[2]
my_order = df['generation_id'].value_counts().index

sb.color_palette()를 통해 색을 지정하고 value_counts().index로 내림차순 인덱스를 얻어서 x에 원하는 column을 대입했다.