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Big Data/Visualization13

pd.options.display pd.options.display는 pandas 라이브러리에서 데이터프레임이나 시리즈를 출력할 때의 동작을 제어하는 데 사용되는 옵션들을 설정하는 데에 쓰이는 객체입니다. 이를 통해 데이터프레임이나 시리즈의 출력 형태, 숫자 형식, 최대 열 및 행 수 등을 조정할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 더 잘 조작하고 분석할 수 있습니다. pd.options.display의 주요 속성은 다음과 같습니다: max_rows: 출력할 최대 행 수를 설정합니다. 이 값을 넘어가는 행은 생략됩니다. max_columns: 출력할 최대 열 수를 설정합니다. 이 값을 넘어가는 열은 생략됩니다. precision: 실수 값을 출력할 때 소수점 이하의 자릿수를 설정합니다. colheader_justify: 열 이름의 정렬 방.. 2023. 8. 9.
OOP Style / Matlab Style 객체 지향 프로그래밍 (OOP) 스타일 Matplotlib는 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리로, 객체 지향 프로그래밍 (OOP) 스타일로 그래프를 그릴 수 있습니다. OOP 스타일로 그래프를 그리는 가장 일반적인 방법은 Figure와 Axes 객체를 사용하는 것입니다. 여기서 Figure는 전체 그림을 나타내며, Axes는 실제 그래프와 축을 포함하는 개별 subplot입니다. 아래는 OOP 방식으로 Matplotlib 그래프를 그리는 예제입니다. 예제 1 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 데이터 생성 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # Figure와 Axes 객체 생성 fig, ax = plt.su.. 2023. 8. 8.
Matplolib 함수 아래는 Matplotlib 라이브러리에서 사용되는 몇 가지 함수에 대한 설명입니다. subplot() 함수 subplot() 함수는 하나의 그림(figure) 내에서 여러 개의 서브플롯(subplot)을 생성하는 데 사용됩니다. 서브플롯은 그림을 격자 형태로 분할하고 각 격자에 다른 그래프나 차트를 그릴 때 사용됩니다. 주로 여러 개의 그래프를 한 번에 비교하거나 시각화할 때 유용합니다. import matplotlib.pyplot as plt plt.subplot(2, 2, 1) # 2x2 격자 중 첫 번째 서브플롯 plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30]) plt.subplot(2, 2, 2) # 2x2 격자 중 두 번째 서브플롯 plt.scatter([1, 2, 3, .. 2023. 8. 4.
plt.figure() plt.figure() 함수는 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 그림(figure)을 생성하는 함수입니다. 그림은 그래프나 차트 등을 그리는데 사용되며, plt.figure() 함수를 통해 그림을 생성하고 설정할 수 있습니다. import matplotlib.pyplot as plt # 새로운 그림 생성 plt.figure() # 그래프 그리기 plt.plot([0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 4, 9, 16]) # 그림 설정 plt.title('Squared Numbers') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') # 그림 표시 plt.show() 위의 코드 예제에서 plt.figure() 함수를 사용하여 새로운 그림을 생성한 후, 이후의 그래프와 설.. 2023. 8. 4.