Matplotlib

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제 수업을 듣는 사람들이 계속적으로 실습할 수 있도록 강의 파일을 만들었습니다. 늘 도움이 되기를 바라며. 참고했던 교재 및 Reference는 꼭 확인하셔서 교재 구매 또는 관련 Reference를 확인하시기를 바랍니다.

I. Matplotlib & Seaborn

(1) 기본 개요

Matplotlib는 파이썬 표준 시각화 도구라고 불리워지며 파이썬 그래프의 기본 토대가 된다고 해도 무방하다. 객체지향 프로그래밍을 지원하므로 세세하게 꾸밀 수 있다.

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I. 들어가며

• 빅데이터 시대에 맞춰서 다양한 툴이 나오는 가운데, Google Colab은 가히 혁명적이라 할 수 있다.
• 과거 높은 사양의 컴퓨터에서만 수행할 수 있었던 머신러닝과 딥러닝을 구글 코랩의 환경에서 무료로 배울 수 있는 기회를 구글이 제공하기 시작했다.
• 간단하게 아래 소스코드를 실행하여 CPU와 GPU의 연산속도를 비교 해보자.
  • GPU를 사용한 TensorFlow

II. Data Transformation 예제

• 이제 간단하게 데이터 가공의 예를 실습해보자.

(1) 딕셔너리에서 시리즈로 변환하기

• 다음의 소스코드를 실행하여 딕셔너리에서 시리즈로 변환하는 것을 실습해보자.

# pandas 불러오기
import pandas as pd

# key:value 형태로 딕셔너리를 만들고 temp_dic으로 저장
temp_dic = {'evan': 30, 'chloe': 27}
print(temp_dic)

{'evan': 30, 'chloe': 27}

# 시리즈로 변환하고 출력값 확인
data = pd.Series(temp_dic)
print(data)

evan     30
chloe    27
dtype: int64

• 위 출력값에서 인덱스는 evan과 chloe이다.

(2) 리스트에서 시리즈로 변환하기

• 이번에는 리스트에서 시리즈로 변환한다. 이 때 출력값의 인덱스가 어떻게 나타나는지 확인해본다.

import pandas as pd
temp_list = ['2020-05-29', 1.11, '가나다', 'ABC', 100, True]
data = pd.Series(temp_list)
print(data)

0    2020-05-29
1          1.11
2           가나다
3           ABC
4           100
5          True
dtype: object

• 이번에는 인덱스의 값이 자동으로 0부터 시작하는 것을 알 수 있다.

III. Data Visualisation 예제

• 이번에는 간단하게 시각화를 작성해본다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N = 5
menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)
womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)
menStd = (2, 3, 4, 1, 2)
womenStd = (3, 5, 2, 3, 3)
ind = np.arange(N)    # the x locations for the groups
width = 0.35       # the width of the bars: can also be len(x) sequence

p1 = plt.bar(ind, menMeans, width, yerr=menStd)
p2 = plt.bar(ind, womenMeans, width,
             bottom=menMeans, yerr=womenStd)

plt.ylabel('Scores')
plt.title('Scores by group and gender')
plt.xticks(ind, ('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'))
plt.yticks(np.arange(0, 81, 10))
plt.legend((p1[0], p2[0]), ('Men', 'Women'))

plt.show()

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