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데이터 분석/시각화102

Plotly 선 그래프(Line Chart, 라인 차트) 꾸미기 - 선 색깔, 선 스타일, 선 굵기, 텍스트(annotation) 안녕하세요~ 꽁냥이에요. 꽁냥이는 요즘 Plotly를 공부한 내용을 포스팅하고 있어요. 지난 포스팅에서는 Plotly를 이용하여 선 그래프(Line Chart, 라인 차트)를 그리는 방법에 대해서 알아보았는데요. 이번 포스팅에서는 선 색깔, 선 스타일, 선 굵기를 조절하는 것과 같이 심심한 선 그래프를 꾸며 보는 방법에 대해서 소개하겠습니다. 또한 각 점에 데이터 값을 나타내는 텍스트(annotation)도 추가하는 방법을 알아보겠습니다. Plotly 선 그래프(Line Chart, 라인 차트) 꾸미기 1) graph_object 선 색깔, 선 스타일, 선 굵기는 go.Scatter에서 line에 딕셔너리 형태로 인자를 조절하여 꾸밀 수 있습니다. 아래 코드에서 보는 바와 같이 line에 color(선 .. 2022. 4. 8.
Plotly의 원리와 선 그래프(Line Chart, 라인 차트) 하나 또는 여러개 그리기 반가워요~ 꽁냥이에요~ Plotly에서 동적인 그래프를 구현할 수 있다는 것을 알고 요즘 Plotly를 공부하고 있는데요. 이게 은근히 많이 써먹을 수 있을 것 같더라고요. 그래서 Plotly를 공부한 내용을 포스팅하려고 합니다. 이번 포스팅에서는 모든 그래프의 기본이라 할 수 있는 선 그래프(Line Chart, 라인 차트)를 그리는 방법에 대해서 소개하려고 해요. 오늘 다룰 내용은 다음과 같아요. 1. Plotly 그래프 그리는 원리 2. Plotly를 이용한 선 그래프(Line Chart, 라인 차트) 그려보기 3. Plotly를 이용한 선 그래프(Line Chart, 라인 차트) 여러 개 그려보기 1. Plotly 그래프 그리는 원리 Plotly에서 그래프를 그리는 기본적인 원리는 다음과 같습니다.. 2022. 4. 8.
Plotly 그림을 블로그에 삽입(Embedding)시키기. 안녕하세요~ 꽁냥이에요. Plotly는 시각화 특히 상호작용할 수 있는(Interactive) 시각화를 제공하는 강력한 라이브러리입니다. 여기서 상호작용할 수 있다는 말은 사용자가 버튼을 누르면 그에 따라서 시각화가 움직인다는 뜻입니다. 하지만 내가 만든 시각화 결과를 나만 이용한다면 사용자에게 Plotly의 강력한 기능을 제대로 공감시킬 수 없겠지요(자랑한다는 뜻은 아니고 Plotly가 정말 좋다는 것을 알린다는 취지). 따라서 Plotly를 이용하여 만든 시각화 결과를 블로그 같은 곳에 포스팅하여 사용자가 직접 체험할 수 있다면 Plotly의 유용함을 알고 많이 이용할 거예요. 이번 포스팅에서는 Plotly를 이용하여 만든 시각화 결과를 블로그에 포스팅하는 방법을 소개합니다. 1. chart stud.. 2022. 4. 3.
Plotly를 이용하여 모션 버블 차트 만들기 반갑습니다~ 꽁냥이 블로그에 오신 것을 환영합니다. 지난 포스팅에서는 3~4차원 데이터를 2차원 평면으로 시각화한 것이 버블 차트이며 Matplotlib을 이용하여 그려보는 방법에 대해서 알아보았습니다. Matplotlib을 이용하여 버블 차트(Bubble Chart) 그리기 Matplotlib을 이용하여 버블 차트(Bubble Chart) 그리기 안녕하세요~ 꽁냥이에요. 오늘은 버블 차트에 대해서 알아보려고 하는데요. 버블 차트는 3차원 데이터를 2차원의 형태로 한눈에 볼 수 있는 차트입니다. 또한 색상 정보를 이용하면 4차원 데이터 zephyrus1111.tistory.com 모션 버블 차트는 시간이라는 변수가 추가되어 시간에 따라 동적으로 움직이는 버블 차트입니다. 이렇게 시간에 따라 움직이는 버블.. 2021. 10. 28.
Matplotlib 이미지 파일 읽기/저장하기 안녕하세요~ 꽁냥이에요. 이번 포스팅에서는 Matplotlib을 이용하여 이미지를 읽고 저장하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 1. 이미지 파일 읽기 2. 이미지 저장하기 1. 이미지 파일 읽기 먼저 필요한 모듈을 임포트 합니다. 이때 Matplotlib에서 이미지 파일을 읽어 오기 위해서 matplotlib.image 모듈이 필요합니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as img 이제 이미지 파일을 읽어볼게요. 아래 코드는 sample.jpg 이미지 파일을 읽어오는 코드예요. image_path = './sample.jpg' image = img.imread(image_path) ## RGB 값 pl.. 2021. 8. 16.
Matplotlib을 이용하여 버블 차트(Bubble Chart) 그리기 안녕하세요~ 꽁냥이에요. 오늘은 버블 차트에 대해서 알아보려고 하는데요. 버블 차트는 3차원 데이터를 2차원의 형태로 한눈에 볼 수 있는 차트입니다. 또한 색상 정보를 이용하면 4차원 데이터도 2차원 형태로 표현할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Matplotlib을 이용하여 버블 차트를 그려보는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 그럼 시작해볼까요? 1. 데이터 불러오기 먼저 이번 포스팅에서 사용할 데이터를 다운받아주세요~ 해당 데이터는 나라별로 매년 GDP와 인구수를 나타낸 것으로써 Kaggle에 의하면 교육용으로 만들어진 가짜 데이터(Mock Data)라고 하네요. 먼저 필요한 모듈을 임포트하고 데이터를 불러옵니다. import matplotlib.pyplot as plt import pandas as .. 2021. 8. 10.
Matplotlib을 이용하여 바 차트(Bar Chart)에 선 그래프 추가하기. 반갑습니다~ 꽁냥이에요. 데이터 시각화를 하다 보면 막대그래프 또는 바 차트에 라인(선 그래프)을 추가해야 할 필요가 있는데요. 이번 포스팅에서는 Matplotlib을 이용하여 바 차트에 라인을 추가하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 바 차트와 선 그래프를 그리는 방법에 대해서는 아래에 포스팅해두었으니 참고하세요~ 바 차트 그리기 [바 차트(Bar chart)] 1. Matplotlib을 이용하여 바 차트, 수평 바 차트 그리기 [바 차트(Bar chart)] 2. Matplotlib을 이용하여 바 차트 꾸미기 [바 차트(Bar chart)] 3. Matplotlib 바 차트 번외 - 막대에 그라데이션 적용하기 [바 차트(Bar chart)] 4. Matplotlib을 이용하여 그룹 바 차트(Groupe.. 2021. 8. 5.
Matplotlib 산포도에 히스토그램 추가하기 여러분~ 안녕하십니까?! 꽁냥이입니다. 산포도는 두 변수의 상관관계, 분포를 시각적으로 보여주는 그림인데요. 하지만 단순히 산포도 하나만으로는 개별 변수의 분포를 보기가 어려울 수 있는데요. 이때 개별 변수의 히스토그램을 추가한다면 두 변수의 상관관계와 분포뿐만 아니라 개별 변수의 분포도 볼 수 있을 것입니다. 따라서 이번 포스팅에서는 Matplotlib을 이용하여 산포도에 히스토그램을 추가하는 방법을 알아보도록하겠습니다. Matplolit을 이용하여 산포도, 히스토그램을 그리는 방법에 대해서 포스팅한 것이 있으니 잘 모르시는 분들은 보고 오시는 것을 추천드려요. [산점도(Scatter Plot)] 1. Matplotlib을 이용하여 산점도 그리기 [산점도(Scatter Plot)] 2. Matplotl.. 2021. 7. 16.
Matplotlib 서로 다른 y축 적용하기 시각화를 하다 보면 같은 x축에 대하여 서로 다른 y축을 적용해야 할 때가 있습니다. 이때 y축의 단위가 같다면 상관이 없지만 다르다면 주의해야 합니다. 아래 그림은 코사인 함수와 직선 함수를 각각 그린 것입니다. 보시면 알겠지만 x축의 범위는 같고 y축의 범위가 다른 것을 알 수 있어요~ 이제 위 두 그래프를 그냥 합친다면 어떻게 될까요? 코사인 함수의 범위는 -1 부터 1까지인데 직선 그래프의 y값 범위가 0부터 1000으로 차이가 많이 나기 때문에 코사인 함수의 특성이 제대로 보이지 않게 됩니다. 이때에는 y축을 2개를 사용하여 그래프의 형태가 제대로 나타나게 해줘야 합니다. Matplotlib에서는 이처럼 x축은 공유하지만 범위가 서로 다른 여러 y축이 있을 경우 이를 다중 축으로 나타낼 수 있습.. 2021. 7. 13.
Matplotlib을 이용하여 이진 트리(Binary Tree) 시각화 해보기 반갑습니다~ 꽁냥이입니다. 이진 트리(Binary Tree)는 컴퓨터 자료구조에서 이진 탐색 트리(Binary Search Tree), 의사결정나무(Decision Tree)를 시각화할 때 많이 사용되는 데이터 구조입니다. 특히 이러한 이진 트리 구조는 그 자체로도 중요하지만 이를 시각화하는 것이 꽤나 어려워서 논문의 주제가 될 정도인데요. 이번 포스팅에서는 Matplotlib을 이용하여 이진 트리를 시각화해보는 방법을 알아보겠습니다. 사실 제가 소개하는 방법은 완벽하지 않고 효율적이지도 않지만 그래도 나름 잘 그려지는 것 같아서 공유해보려고 해요 ㅎㅎ. 여기서는 이진 트리와 Traverse In Order에 대한 기본적인 개념은 알고 있다고 가정합니다. 또한 부모 노드가 반드시 왼쪽, 오른쪽 자식 노드.. 2021. 7. 11.

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