데이터 시각화는 데이터 아래의 복잡한 작업을 실제로 살펴보고 복잡한 계산을 수행하지 않고도 데이터에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 데 도움이 되기 때문에 중요한 단계입니다.
Pygal은 대화형 플롯과 그래프의 SVG(Scalar Vector Graphics) 이미지를 만드는 데 도움이 되는 오픈 소스 Python 패키지입니다. SVG는 주어진 데이터로 동적으로 생성되는 애니메이션 그래프를 나타냅니다. 이러한 그래프의 SVG 이미지는 요구 사항에 따라 사용하고 사용자 지정할 수 있습니다. SVG 이미지는 확장성이 높기 때문에 고품질 형식으로 다운로드할 수 있습니다. 다운로드한 이미지는 다양한 프로젝트, 웹사이트 등에 삽입할 수도 있습니다.
이러한 대화형 맞춤형 그래프는 Pygal에서 쉽게 생성할 수 있습니다. Pygal은 막대 차트, 히스토그램, 선 플롯 등을 만드는 데 도움이 됩니다. 점 도표는 데이터를 점으로 표시하는 데 도움이 되는 통계 도표로 이해할 수 있습니다. 점 그림에서 데이터 포인트의 크기는 값을 나타냅니다. 데이터 포인트의 값이 높을수록 점의 크기가 커집니다.
Pygal 패키지는 Windows에서 아래 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다. −
pip install Pygal
Pygal을 사용하여 깔때기 차트를 만드는 방법을 이해합시다 -
예시
import pygal
from pygal.style import Style
custom_style = Style(colors=('#E80080', '#404040', '#9BC850', '#E81190'))
dot_chart = pygal.Dot(height=400,width = 300,style=custom_style)
dot_chart.title = "Dot plot"
dot_chart.add("label 1", [0.4])
dot_chart.add("label 2", [1.2])
dot_chart.add("label 3", [1.5])
dot_chart.add("label 3", [1.8])
dot_chart.render_in_browser() 출력
설명
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필요한 패키지를 환경으로 가져옵니다.
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pygal.Dot 함수는 몇 가지 매개변수로 호출됩니다.
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특성을 추가하는 데 사용되는 변수에 할당됩니다.
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도트 플롯의 색상이 정의됩니다.
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그래프의 높이와 너비도 정의됩니다.
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도트 플롯의 제목과 값이 정의됩니다.
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'render_in_browser' 함수는 생성된 Dot plot을 브라우저에 표시하기 위해 호출됩니다.