반응형 matplotlib3 [8주차 - Day2] monthly project2 Problem 1. 데이터셋 다운로드 및 분석하기 # 깃허브에서 데이터셋 다운로드하기 ! git clone https://github.com/ndb796/Scene-Classification-Dataset # 폴더 안으로 이동 % cd Scene-Classification-Dataset # 깃허브에서 데이터셋 다운로드하기 !git clone https://github.com/ndb796/Scene-Classification-Dataset # 폴더 안으로 이동 %cd Scene-Classification-Dataset Cloning into 'Scene-Classification-Dataset'... remote: Enumerating objects: 24303, done. remote: Counting .. 2023. 6. 22. [3주차 - Day4] Python으로 시각화하기 - Matplotlib Matplotlib 시작하기 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리 cf) 라이브러리 vs 프레임워크 matplotlib inline을 통해서 활성화 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline Case Study with Arguments plt.plot([2, 4, 2, 4, 2]) # 실제 plotting을 하는 함수 # y = x + 1 plt.show() # plt를 확인하는 명령 ### Figsize: Figure(도면)의 크기 조절 plt.figure(figsize=(6, 6)) # plotting을 할 도면을 선언 plt.plot([0, 1, 2, 3, 4]) # 실제 plotti.. 2023. 3. 31. [2주차 - Day4] 시각화로 결과 요약하기 - Seaborn 시각화 라이브러리, Seaborn Seaborn matplotlib을 기반으로 하는 시각화 라이브러리 import seaborn as sns tips = sns.load_dataset("tips") sns.relplot( data=tips, x="total_bill", y="tip", col="time", hue="smoker", style="smoker", size="size", ) 다양한 그래프를 고수준(high-level)에서 쉽게 그릴 수 있습니다. 스크래핑 결과 시각화하기 1 - Web Scraping 기초 %pip install selenium %pip install webdriver_manager Requirement already satisfied: selenium in ./opt/ana.. 2023. 3. 24. 이전 1 다음 반응형
