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서울시 구별 병원 현황 분석 - 데이터 병합 및 그래프 분석 병원 데이터와 인구 데이터 '구별' 기준으로 병합하기 data_result = pd.merge(HOS_Seoul, pop_Seoul, on='구별') data_result.head() 병원 수 데이터와 인구수 데이터를 구를 기준으로 병합해주었습니다. 사용하지 않을 열 삭제하기 del data_result['2015년도 이전'] del data_result['2016년'] del data_result['2017년'] del data_result['2018년'] data_result.head() 사용하지 않을 연도 별 병원 수는 삭제해주겠습니다. 열 삭제 명령은 del을 사용합니다. 부분 인덱스를 설정해주기 data_result.set_index('구별', inplace=True) data_result.he.. 2019. 9. 26.
편리한 시각화 도구 Seaborn 아래의 모든 내용은 파이썬으로 데이터 주무르기(저자 민형기)의 예시를 사용했습니다. ▶ 몇 개의 사인 함수 그리기 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns x = np.linspace(0, 14, 100) y1 = np.sin(x) y2 = 2*np.sin(x+0.5) y3 = 3*np.sin(x+1.0) y4 = 4*np.sin(x+1.5) plt.figure(figsize=(10,6)) plt.plot(x,y1, x,y2, x,y3, x,y4) plt.show() ▶ Seaborn의 white 스타일 지원 sns.set_style("white") plt.figure(figsize=(10,6)) plt.plot(x.. 2019. 9. 19.
파이썬의 대표 시각화 도구 Matplotlib 아래의 모든 내용은 파이썬으로 데이터 주무르기(저자 민형기)의 예시를 사용했습니다. ▶ 시각화에 필요한 모듈 불러오기, matplotlib.pyplot as plt # 모듈 불러오기 import matplotlib.pyplot as plt # 앞으로 plt란 값을 사용 %matplotlib inline # 그래프의 결과를 출력 세션에 나타나게 하는 설정 ▶간단한 그래프 그리기 plt.figure() plt.plot([1,2,3,4,5,6,7,8,9,8,7,6,5,4,3,2,1,0]) plt.show() ▶ sin함수 만들어보기 import numpy as np t = np.arange(0,12,0.01) # 0에서 12까지 0.01 간격으로 데이터 만들기, x축 y = np.sin(t) # np에 있는 .. 2019. 9. 17.