데이터분석 시각화 | Matplotlib과 Seaborn | plot 함수 | linestyle 과 marker 종류 | Seaborn 내장 데이터셋 종류 | 그래프 자료 유형
0. 데이터분석 시각화 대표 라이브러리, Matplotlib과 Seaborn 앞서 Pandas로 데이터 분석을 어느 정도 마쳤다면, 이번에는 분석한 결과를 시각화해보자. 데이터를 시각화해주는 라이브러리는 대표적으로 Matplotlib과 Seaborn이 있다. 각 라이브러리의 활용법을 자세히 알아보고 싶은 분은 하단 링크 클릭! [참고 게시글] [AI기본과정/데이터분석 기초] - 데이터 분석 기초 | Matplotlib 데이터 시각화 | 라인 그래프, 히스토그램, 막대그래프, 산점도, 박스플롯 그리기 | 옵션 사용자화 방법(색 변경, 범례 설정, 선 스타일, 그리드, 타이틀 설정 등) 데이터 분석 기초 | Matplotlib 데이터 시각화 | 라인 그래프, 히스토그램, 막대그래프, 산점도, 박스 1. Ma..
데이터 분석 기초 | Matplotlib 데이터 시각화 | 라인 그래프, 히스토그램, 막대그래프, 산점도, 박스플롯 그리기 | 옵션 사용자화 방법(색 변경, 범례 설정, 선 스타일, 그리드, 타이틀 설정 등)
1. Matplotlib 데이터 시각화 ▶ Matplotlib 라이브러리 : 저수준의 그래픽용 라이브러리 ▶ 참고 사이트 https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplots.html matplotlib.pyplot.subplots — Matplotlib 3.7.1 documentation ax can be either a single Axes object, or an array of Axes objects if more than one subplot was created. The dimensions of the resulting array can be controlled with the squeeze keyword, see above..
