데이터 시각화는 실제로 숫자를 보고 복잡한 계산을 수행하지 않고도 데이터에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 데 도움이 되기 때문에 중요한 단계입니다. 청중에게 정량적 통찰력을 효과적으로 전달하는 데 도움이 됩니다.
Seaborn은 데이터 시각화에 도움이 되는 라이브러리입니다. 맞춤형 테마와 고급 인터페이스가 함께 제공됩니다.
Python에서 히스토그램을 표시하는 예를 살펴보겠습니다.
예시
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.distplot(df['petal_length'],kde = False)
plt.show() 출력
설명
- 필수 패키지를 가져옵니다.
- 입력 데이터는 scikit Learn 라이브러리에서 로드되는 'iris_data'입니다.
- 'load_dataset' 함수는 홍채 데이터를 로드하는 데 사용됩니다.
- 이 데이터는 'distplot' 기능을 사용하여 시각화됩니다.
- 여기서 'kde' 매개변수는 히스토그램만 표시하기 위해 false로 설정됩니다.
- 이 시각적 데이터는 콘솔에 표시됩니다.