kiyoja story

파이썬의 Matplotlib를 이용해 데이터의 산점도(scatter plot)를 그릴 수 있다. 예시를 통해 살펴보자. 먼저 아래와 같이 데이터 프레임 예시를 만든다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 import pandas as pd height = [ 170 , 168 , 177 , 181 , 172 , 171 , 169 , 175 , 174 , 178 , 170 , 167 , 177 , 182 , 173 , 171 , 170 , 179 , 175 , 177 , 186 , 166 , 183 , 168 ] weight = [ 70 , 66 , 73 , 77 , 74 , 73 , 69 , 79 , 77 , 80 , 74 , 68 , 71 , 76 , 78 , 72 , 68 , 79 , 77 , 81 , 84 , 73 , 78 , 69 ] # DataFrame 만들기 body = pd . DataFrame( { 'height' : height, 'weight' : weight} ) body라는 이름의 데이터 프레임(테이블)이 만들어졌다. 이제, body 테이블의 데이터들의 분포를 산점도로 그려보자. 산점도를 그리는 코드는 아래와 같다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # 산점도(scatter) 그리기 import matplotlib.pylab as plt plt . scatter( body[ 'weight' ], body[ 'height' ], label = "data" ) plt . legend(loc = "best" ) plt . xlabel( 'weight' ) plt . ylabel( 'height'

수식의 그래프를 그려보고 싶을 때 편리한 웹 서비스가 있어서 소개한다. DEMOS Calculator(https://www.desmos.com/calculator) DEMOS Calculator는 수식을 입력하면 자동으로 그래프를 그려준다. 아래는 로그함수를 입력한 모습이다. 좌측 영역의 수식 입력창에 수식을 입력하면 실시간으로 그래프를 확인할 수 있다. 좌측 상단의 햄버거 바를 클릭하면 아래와 같이 다양한 예시 그래프들도 확인할 수 있다. 수학식에 따라 그래프를 깔끔하게 그려야 할 때 요긴하게 사용할 수 있는 웹 서비스이다. 끝.

파이썬을 이용해 히스토그램을 그릴 수 있다. 예시를 통해 살펴보자. 먼저 아래와 같이 body라는 데이터프레임을 만든다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 import pandas as pd height = [ 170 , 168 , 177 , 181 , 172 , 171 , 169 , 175 , 174 , 178 , 170 , 167 , 177 , 182 , 173 , 171 , 170 , 179 , 175 , 177 , 186 , 166 , 183 , 168 ] weight = [ 70 , 66 , 73 , 77 , 74 , 73 , 69 , 79 , 77 , 80 , 74 , 68 , 71 , 76 , 78 , 72 , 68 , 79 , 77 , 81 , 84 , 73 , 78 , 69 ] # DataFrame 만들기 body = pd . DataFrame( { 'height' : height, 'weight' : weight } ) body . tail() 위 코드에 대한 설명은 " 파이썬(Python) Pandas를 이용한 데이터프레임(DataFrame) 만들기 " 포스팅에 설명해 놨으니 참고하자. 아래의 코드가 이번 포스팅의 메인인 히스토그램을 그리는 방법에 대한 설명이다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 # 히스토그램 그리기 import matplotlib.pylab as plt import numpy as np body[ 'height' ] . plot(kind = "hist" , range = ( 160 , 190 ), bins = 12 , edgecolor = "b