머신 러닝은 데이터에서 모델을 생성하고 이전에 본 적이 없는 데이터를 일반화하는 작업을 처리합니다. 머신 러닝 모델에 입력으로 제공되는 데이터는 데이터를 해석하고 결과를 생성할 수 있도록 시스템이 제대로 이해해야 합니다.
Seaborn은 데이터 시각화에 도움이 되는 라이브러리입니다. 맞춤형 테마와 고급 인터페이스가 함께 제공됩니다. 이 인터페이스는 데이터 종류와 특정 필터가 적용될 때 데이터의 동작 방식을 사용자 지정하고 제어하는 데 도움이 됩니다.
Seaborn 라이브러리에는 다양한 스타일 작업에 도움이 되는 'set_Style()'이라는 인터페이스가 포함되어 있습니다. 플롯의 주제는 위에서 언급한 기능을 사용하여 설정할 수 있습니다.
Python에서 Seaborn을 사용하여 간단한 데이터 세트를 시각화해 보겠습니다.
예
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def sine_plot(flip=1):
x = np.linspace(0, 9, 50)
for i in range(1, 7):
plt.plot(x, np.sin(x + i * .68) * (6 - i) * flip)
import seaborn as sb
sb.set_style("whitegrid")
print("The data is being plotted ")
sine_plot()
plt.show() 출력
설명
- 필수 패키지를 가져옵니다.
- 입력 데이터는 'sine_plot'이라는 사용자 정의 함수를 사용하여 생성됩니다.
- set_style 함수는 플롯 유형을 설정하는 데 사용됩니다.
- 이 데이터는 seaborn 라이브러리를 사용하여 표시되도록 지정되었습니다.
- 이 시각적 데이터는 콘솔에 표시됩니다.