Rabbit's efficient coding 🖥️🐇

#스트림릿의 내장 차트 함수와 유명한 라이브러리인 plotly 차트import streamlit as stimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport plotly.express as pxdef main() : #스트림릿에서 제공해주는 차트 #line_chart, area_chart df1 = pd.read_csv('./data/lang_data.csv') print(df1) print(df1.columns[ 1: ]) column_list = df1.columns[ 1: ] choice_list = st.multiselect('언어를 선택하세요', column_list) print(c..

# 차트 그리기 방법import streamlit as stimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sbdef main(): st.title('차트 그리기 1') df = pd.read_csv('./data/iris.csv') st.dataframe(df) # sepal_length 와 sepal_width의 관계를 차트로 나타내시오 fig1 = plt.figure() plt.scatter(data=df, x='sepal_length', y='sepal_width') plt.title('Sepal Length vs Width') st.pyplot(fig1..

Scatter(스캐터) 스캐터 플롯은 데이터의 분포를 시각적으로 파악할 수 있게 해주며, 두 변수 간의 관계를 이해하는 데 도움이 된다 예를 들어, 두 변수 간의 양의 상관 관계가 있을 때, 데이터 포인트들은 대체로 오른쪽 위로 향하는 경향이 있다. 반대로 음의 상관 관계가 있을 때는 대체로 왼쪽 위로 향하는 경향이 있다.또한 상관관계가 강할경우 데이터들이 모여있고, 상관관계가 약할 경우 데이터들이 퍼져있다    import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sb   # 배기량(displ)과 연비(comb)의 관계를 눈으로 확인해보고싶다 df  displ pv2 pv4 city UCity ..

- 주어진 각 구간 내에 위치하는 관측치 수를 보여주는 그래프이다 - 빈도 분포를 보여주는 그래프이다- 일정한 해당 구간에 포함되는 데이터의 분포를 알 수 있다- 일정 구간을 bin이라고 하며 구간이 여러개면 복수형으로 bins라고 한다- 히스토그램은 똑같은 데이터를 가지고 bin을 어떻게 설정하느냐에 따라서 차트모양이 달라지며 해석이 달라진다   df  id species hp attack defense speed01bulbasaur4549494512ivysaur6062636023venusaur8082838034charmander3952436545charmeleon58645880.....................802803poipole67736773803804naganadel737373121..

데이터를 퍼센테이지로 비교해서 보고싶을때 Pie chart(파이 차트)를 사용한다  포켓몬 데이터를 이용하여 Pie chart를 그려보자  df idspeciesgeneration_idheightweightbase_experiencetype_1type_201bulbasaur10.76.964grasspoison12ivysaur11.013.0142grasspoison23venusaur12.0100.0236grasspoison34charmander10.68.562fireNaN45charmeleon11.119.0142fireNaN...........................802803poipole70.61.8189poisonNaN803804naganadel73.6150.0243poisondragon80480..

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sb  포켓몬데이터가 있다. idspeciesgeneration_idheightweightbase_experiencetype_1type_201bulbasaur10.76.964grasspoison12ivysaur11.013.0142grasspoison23venusaur12.0100.0236grasspoison34charmander10.68.562fireNaN45charmeleon11.119.0142fireNaN...........................802803poipole70.61.8189poisonNaN803804naganadel73.6150...

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt   #별칭지정import seaborn as sb Matplotlib파이썬 시각화 라이브러리 plot() : 다이어그램에 점(마커)을 그리는데 사용한다marker : 지정된 마커로 각 지점을 강조할 수 있다 linestyle : 플롯된 선의 스타일을 변경할 수 있다 xlable(), ylable() : x축과 y축에 대한 레이블을 설정할 수 있다 grid() : 플롯에 그리드 선을 추가할 수 있다     subplot() : 여러 그래프를 그릴 수 있다 ex)plt.subplot(1,2,2) #1줄에 두칸에 두번째에 그래프를 표시한다ex) grid( axis = 'y' )    #그..