| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | |||||
| 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
| 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
| 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
| 31 |
- AI Math
- Attention
- dataset
- AI 경진대회
- Bart
- nlp
- RNN
- ODQA
- GPT
- 기아
- 2023 현대차·기아 CTO AI 경진대회
- Bert
- passage retrieval
- Self-attention
- word2vec
- KLUE
- pyTorch
- N21
- Transformer
- 현대자동차
- seaborn
- Ai
- matplotlib
- Data Viz
- Optimization
- 데이터 시각화
- mrc
- 데이터 구축
- N2N
- 딥러닝
- Today
- Total
목록seaborn (7)
쉬엄쉬엄블로그
(Data Viz) 주제별 시각화와 사용법 - Custom Matplotlib Theme
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..
(Data Viz) Seaborn 기초 실습 - 5 (Matrix API)
이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. Seaborn 기초 실습 기본적인 분류 5가지의 기본적인 종류의 통계 시각화와 형태 살펴보기 Categorical API Distribution API Relational API Regression API Matrix API 라이브러리와 데이터셋 호출 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns print('seaborn version : ', sns.__version__) """ seaborn version : 0.11.2 """ student = pd.read_csv('./StudentsPerfor..
(Data Viz) Seaborn 기초 실습 - 4 (Relational API, Regression API)
이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. Seaborn 기초 실습 기본적인 분류 5가지의 기본적인 종류의 통계 시각화와 형태 살펴보기 Categorical API Distribution API Relational API Regression API Matrix API 라이브러리와 데이터셋 호출 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns print('seaborn version : ', sns.__version__) """ seaborn version : 0.11.2 """ student = pd.read_csv('./StudentsPerfor..
(Data Viz) Seaborn 기초 실습 - 3 (Distribution API)
이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. Seaborn 기초 실습 기본적인 분류 5가지의 기본적인 종류의 통계 시각화와 형태 살펴보기 Categorical API Distribution API Relational API Regression API Matrix API 라이브러리와 데이터셋 호출 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns print('seaborn version : ', sns.__version__) """ seaborn version : 0.11.2 """ student = pd.read_csv('./StudentsPerfor..
(Data Viz) Seaborn 기초 실습 - 2 (Categorical API)
이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. Seaborn 기초 실습 기본적인 분류 5가지의 기본적인 종류의 통계 시각화와 형태 살펴보기 Categorical API Distribution API Relational API Regression API Matrix API 라이브러리와 데이터셋 호출 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns print('seaborn version : ', sns.__version__) """ seaborn version : 0.11.2 """ student = pd.read_csv('./StudentsPerfor..
(Data Viz) Seaborn 기초 실습 - 1
이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. Seaborn 기초 실습 1. Seaborn의 구조 살펴보기 1-1. 라이브러리와 데이터셋 호출 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns print('seaborn version : ', sns.__version__) """ seaborn version : 0.11.2 """ student = pd.read_csv('./StudentsPerformance.csv') student.head() 1-2. Countplot으로 살펴보는 공통 파라미터 countplot은 seaborn의 Categorica..