EDA? 데이터를 분석하는 기술적 접근은 굉장히 많다. 데이터 그 자체만으로부터 인사이트를 얻어 내는 접근법!(시각화나 통계적 기법을 사용하기도 한다.) EDA의 process 분석의 목적과 변수 확인 데이터 전체적으로 살펴보기(상관관계, NA값 등) 데이터의 개별 속성 파악하기 EDA with Example - Titanic https://www.kaggle.com/c/titanic Titanic - Machine Learning from Disaster | Kaggle www.kaggle.com 1. 분석의 목적과 변수 확인 살아 남은 사람들은 어떤 특징을 갖고 있을까? 라이브러리 준비 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns imp..
1. Matplotlib Case Study 꺾은선 그래프(Plot) x = np.arange(20) # 0~ 19 y = np.random.randint(0, 20, 20) # 0~20까지 난수 20번 생성 plt.xlabel('x value') plt.ylabel('y value') plt.axis([0, 21, 0, 21]) plt.yticks([i for i in range(0, 21, 5)]) plt.plot(x, y) plt.show() 산점도(Scatter Plot) x = np.arange(20) # 0~ 19 y = np.random.randint(0, 20, 20) # 0~20까지 난수 20번 생성 plt.xlabel('x value') plt.ylabel('y value') plt.a..
1. Matplotlib 시작하기 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리 cf) 라이브러리 vs 프레임워크 matplotlib pip install matplotlib %matplotlib inline을 통해서 활성화 import numpy as np import pandas as pda import matplotlib as plt %matplotlib inline 2. Case Study with Arguments plt.plot([1,2,3,4,5]) # 꺾은선 그래프. 실제 plotting을 하는 함수 y=x+1 plt.show() #plt를 확인하는 명령 figsize: Figure(도면)의 크기 조절 기본값 가로, 세로 72픽셀이라고 함 plt.figure(figsize=(6,6)) # plottin..
