데이터 분석 matplotlib, seaborn 시각화
데이터 분석 관계 분석, 결론 도출을 위한 시각화 방법으로 matplolib, seaborn을 사용해보겠습니다
1. 패키지 설치
pip install matplotlib
pip install seaborn
2. 기본 사용법
from matplotlib import pyplot as plt
x = np.arange( 0, 12, 0.01 )
y = np.sin(x)
plt.figure( figsize=(10, 6) )
plt.plot( x, y, label='sin wave')
plt.plot( x, np.cos(x), label='cos wave' )
numpy의 np.sin을 통해 0~12의 sin값을 예시 그래프 값으로 사용한 차트입니다
3. seaborn boxplot
import seaborn as sns
plt.figure( figsize=(10,6) )
sns.boxplot( x )
plt.show()
파란 박스 구간을 통해 데이터의 중간값들은 17 주변으로 확인되고 대부분 14 ~ 22 사이에 있음을 알 수있다
최대치는 52정도이고 40 이상의 데이터는 많이 없음을 알수있다
데이터 결론 도출로는 14 ~ 22의 데이터가 많이 사용되므로 중점적으로 해당 데이터는 가격대로 해당 층의 니즈를 공략해야한다는 결론이 나올수있다
4. seaborn swarmplot
plt.figure( figsize=(10,6) )
sns.boxplot( x='day', y='total_bill', data=tips, palette='Set3' )
sns.swarmplot( x='day', y='total_bill', data=tips, color='0.5')
plt.show()
day는 요일로 목금토일을 설정했으며 데이터를 통해 금요일에는 손님이 많이 없으며 주말에 조금 더 높은 가격대를 지출함을 알 수 있다
5. seaborn Implot
plt.figure( figsize=(10,5) )
sns.Implot( x='total_bill', y='tip', data=tips, size=10 )
plt.show()Implot은 컬럼과의 관계 분석을 시각화한 차트로 total_bill 매출과 tip 팁의 관계를 도출한다
x로 설정한 매출과 산포도로 측정된 tip과의 관계차트이다
x, y 데이터가 얼마나 떨어져 있나와 파란색 영역을 통해 표준편차를 볼 수 있습니다
6. seaborn heatmap
plt.figure( figsize=(10,10) )
sns.heatmap(df, annot=True, fmt='d' )
plt.show()
표는 x year, y month로 연도별 월 고객수를 시각화 한것으로 색이 밝아질수록 고객이 많음을 뜻합니다
차트에서는 연도가 지나갈수록 고객이 많아지고 여름에 가장 고객이 많음으로 여름장사에 집중됨을 알 수 있습니다
7. seaborn pairplot
sns.pairplot( iris, hue='species', x_vars=['sepal_width', 'sepal_length'], y_vars=['petal_width', 'petal_length'])
plt.show()
산포 행렬 시각화 방법으로 데이터의 군집을 확인할 수 있습니다
군집데이터의 사용 능력치는 딥러닝에서 빛을 바라기에 활용 방법을 많이 익혀두는게 좋습니다 저 또한 군집데이터에 대한 이해도를 꾸준히 높이고 있습니다
8. seaborn 다중 histogram
for spec in iris.species.unique():
spec_df = iris[ iris.species == spec ]
print( spec, spec_df.shape )
spec_df[ 'petal_width' ].plot( kind='hist', alpha=0.4, label=spec)
plt.legend()
plt.show()
데이터의 분포를 확인하기 좋은 시각화 방법으로 Implot과 heatmap, histogram 시각화를 가장 많이 사용하게 되는것 같습니다