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이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. Custom Matplotlib Theme subplot을 잘 사용하여 전체 데이터와 보고자 하는 부분의 차이점을 보여주는 것에 초점을 두고 시각화를 진행하면 좋음 Matplotlib을 커스텀할 때, 기본적으로 변경할 수 있는 요소를 다크모드 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 시각화를 만들며 살펴보기 1. 색의 선정 https://developer.apple.com/design/human-interface-guidelines/ios/visual-design/color 색은 cycler를 기본..

이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. Interactive Visualization Interactive를 사용하는 이유 정적 시각화의 단점 정형 데이터에서 Feature가 10개 있다면 각각을 살펴보는데 10개의 plot이 필요 각각의 관계를 살펴보는데 10 * 9 /2 = 45개의 plot이 필요 가볍게 살펴보는 것도 약 50개의 plot이 필요 공간적 낭비가 크다! 각각의 사용자는 원하는 인사이트가 다를 수 있다. 필요한 인터랙션을 통해 원하는 정보를 얻을 수도 있다. 물론 설득을 위해서 원하는 메시지를 압축해서 담는 것은 정적 시각화의 장점 인터랙티브의 종류 이론에서는… Select mark something as interesting Explore show me something else Re..

이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. More Tips Grid 이해하기 Default Grid 기본적인 Grid는 축과 평행한 선을 사용하여 거리 및 값 정보를 보조적으로 제공 색은 다른 표현들을 방해하지 않도록 무채색 (color) 항상 Layer 순서상 맨 밑에 오도록 조정 (zorder) 큰 격자/세부 격자 (which=’major’, ‘minor’, ‘both’) X축? Y축? 동시에 (axis=’X’, ‘Y’, ‘both’) 다양한 타입의 Grid 전형적인 Grid는 아니지만 여러 형태의 Grid가 존재 두 변수의 합이 중요하다면 x+y = c 비율이 중요하다면 y = cx 두 변수의 곱이 중요하다면 xy = c 특정 데이터를 중심으로 보고 싶다면 (x-x’)^2 + (y-y’)^2 = c ..

이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. Facet Multiple View Facet이란 분할을 의미 화면상에 View를 분할 및 추가하여 다양한 관점을 전달 같은 데이터셋에서 서로 다른 인코딩을 통해 다른 인사이트 같은 방법으로 동시에 여러 feature를 보거나 큰 틀에서 볼 수 없는 부분 집합을 세세하게 보여줄 수 있음 Matplotlib에서 구현 Figure와 Axes Figure는 큰 틀, Ax는 각 플롯이 들어가는 공간 Figure는 언제나 1개, 플롯은 N개 NxM subplots 가장 쉬운 방법은 3가지 방법 plt.subplot() plt.figure() + fig.add_subplot() plt.subplots() 쉽게 조정할 수 있는 요소 figuresize dpi sharex, sh..

이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. Color 사용하기 Color에 대한 이해 색이 중요한 이유 위치와 색은 가장 효과적인 채널 구분 위치는 시각화 방법에 따라 결정되고 색은 우리가 직접적으로 골라야 한다. 사람이 공통적으로 색이 가지는 느낌은 다르다. 그리고 좋은 색과 색 배치는 예쁘다. 화려함이 시각화의 전부는 아니다! 심미적으로 화려한 것은 분명 매력적 하지만 화려함은 시각화의 일부 요소 가장 중요한 것은 독자에게 원하는 인사이트를 전달 전하고 싶은 내용을 모두 전달했는가 + 그 과정에서 오해는 없었는가 색이 가지는 의미 우리는 살면서 이미 많은 색을 사용했다. 높은 온도에는 파랑, 낮은 온도에는 빨강이라면? 카카오가 초록색, 네이버가 노란색이라면? 기존 정보와 느낌을 잘 활용하는 것이 중요 만..

이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. Matplotlib에서 Text Text in Viz 시각화에 Text? Visual representation들이 줄 수 없는 많은 설명을 추가해 줄 수 있음 잘못된 전달에서 생기는 오해를 방지할 수 있음 하지만 Text를 과하게 사용한다면 오히려 이해를 방해할 수도 있음 Anatomy of a Figure (Text ver.) Title : 가장 큰 주제를 설명 Label : 축에 해당하는 데이터 정보를 제공 Tick Label : 축에 눈금을 사용하여 스케일 정보를 추가 Legend : 한 그래프에서 2개 이상의 서로 다른 데이터를 분류하기 위해서 사용하는 보조 정보 Annotation(Text) : 그 외의 시각화에 대한 설명을 추가 !pip install ..