Seaborn의 KDE(커널 밀도 추정) 플롯에 데이터의 중앙값을 시각적으로 표시하면 분포의 중심을 한눈에 파악할 수 있습니다. 이 글에서는 KDE 플롯 위에 중앙값 위치를 수직선으로 표시하는 방법을 단계별로 알아보겠습니다.구현 단계그림 크기를 설정하고 서브플롯 주변 및 사이의 여백(padding)을 조정합니다.NumPy를 사용하여 무작위 데이터를 생성합니다.생성된 데이터의 중앙값(median)을 계산합니다.kdeplot() 함수로 음영 처리된 밀도 곡선을 그립니다.axvline() 메서드를 사용해 중앙값 위치에 수직선을 추가합니다

Matplotlib에서는 yscale() 함수에 스케일 이름을 문자열로 전달하기만 하면 Y축의 눈금 방식을 손쉽게 변경할 수 있습니다. 대표적인 스케일로는 linear(선형), log(로그), logit(로짓), symlog(대칭 로그) 네 가지가 있으며, 하나의 figure에 서브플롯을 나눠 각 스케일의 차이를 한눈에 비교할 수 있습니다. 구현 단계 figure 크기 설정: rcParams로 그림 크기를 지정하고, 서브플롯 사이와 주변의 여백(패딩)을 자동으로 조정합니다. y 데이터 생성: NumPy의 정규분포 난수를 이용해 0

Matplotlib 그래프의 X축 아래에 각주(footnote)를 추가하려면 figtext()와 text() 메서드를 활용할 수 있습니다. 이 중 figtext()는 전체 figure 기준 좌표를 사용하기 때문에 그림 하단에 각주를 배치하는 데 특히 유용합니다.구현 단계figure 크기를 설정하고 서브플롯 주변 및 사이의 여백(padding)을 조정합니다.NumPy를 사용하여 x, y 데이터 포인트를 생성합니다.생성한 x, y 데이터를 플롯합니다.각주를 배치하기 위해 figtext() 메서드에 x, y 위치와 함께 box 속성을 지

Matplotlib에서 플롯의 가장자리와 X축 사이의 간격을 조정하려면 tight_layout() 메서드를 사용하거나, 현재 figure의 하단 여백(padding)을 직접 설정하면 됩니다.주요 단계figure 크기를 설정하고 서브플롯 사이 및 주변의 여백을 조정합니다.numpy를 사용하여 x, y 데이터 포인트를 생성합니다.plot() 메서드를 사용해 x, y 데이터를 플롯합니다.show() 메서드로 figure를 화면에 표시합니다.예제 코드import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

Keras에서 이미지를 불러오고 화면에 표시하려면 load_img() 메서드를 사용하면 됩니다. 이 메서드는 이미지 파일을 로드할 때 표시할 이미지의 목표 크기(target size)까지 함께 지정할 수 있어 매우 편리합니다.처리 단계load_img() 메서드를 사용하여 이미지 파일을 로드합니다.이미지의 목표 크기를 target_size 파라미터로 설정합니다.show() 메서드를 호출하여 이미지를 화면에 표시합니다.예제 코드from keras.preprocessing import image img = image.load_img(bi

Matplotlib에서 annotate() 메서드를 사용할 때, 하나의 주석 처리 과정 안에서 텍스트마다 서로 다른 글꼴 크기를 적용하고 싶은 경우가 있습니다. 이는 각 데이터 포인트에 개별적으로 크기를 지정함으로써 손쉽게 구현할 수 있습니다. 아래 단계를 따라 진행해 보겠습니다.구현 단계텍스트가 배치될 x축, y축 데이터 포인트의 리스트를 생성합니다.문자열 형태의 변수 labels를 초기화합니다.각 텍스트에 적용할 글꼴 크기(fontsize) 값들의 리스트를 만듭니다.subplots() 메서드를 사용하여 그림(figure)과 서브

Seaborn의 기본 색상 팔레트 이름은 deep입니다. 별도의 설정 없이 sns.color_palette()를 호출하면 이 deep 팔레트가 자동으로 반환되며, matplotlib의 tab10 팔레트를 기반으로 한 10가지 색상으로 구성되어 있습니다.기본 팔레트를 확인하는 방법기본 Seaborn 색상 팔레트를 가져와 시각화하려면 다음 단계를 따르면 됩니다.그림(figure) 크기를 설정하고 서브플롯 주변과 사이의 여백(padding)을 조정합니다.sns.color_palette()를 호출하여 팔레트를 정의하는 색상 목록 또는 연속

Matplotlib에서 그래프를 그릴 때 기본 캔버스 크기가 마음에 들지 않는 경우가 종종 있습니다. 이때 figsize 옵션을 활용하면 원하는 크기로 플로팅 캔버스를 자유롭게 조절할 수 있습니다.캔버스 크기 설정 단계figure 크기 설정: plt.rcParams[figure.figsize]에 가로 7.50, 세로 3.50 값을 지정하여 figure 크기를 설정합니다.여백 자동 조정: plt.rcParams[figure.autolayout] = True로 설정하면 서브플롯 사이와 주변의 패딩이 자동으로 조정되어 레이블이 잘리지 않

Matplotlib에서 Parula 컬러맵 만드는 방법Matplotlib에서 Parula 스타일의 컬러맵을 직접 만들어 시각화에 활용할 수 있습니다. 아래 단계를 따라 하면 손쉽게 구현할 수 있습니다.구현 단계그림(figure) 크기를 설정하고, 서브플롯 사이 및 주변의 여백(padding)을 조정합니다.NumPy를 이용해 컬러맵에 사용할 데이터를 생성합니다.색상 리스트로부터 LinearSegmentedColormap 객체를 생성합니다.Viscm은 컬러맵을 분석하고 새로운 컬러맵을 제작할 때 유용한 경량 도구입니다.imshow()

Matplotlib에서 그린 두 곡선 사이의 영역(면적)을 시각화하고 구하려면 fill_between() 메서드를 활용하는 것이 가장 간단합니다. 아래 단계를 따라 차례대로 진행해 보세요.구현 단계그림 크기(figure size)를 설정하고, 서브플롯 주변 및 사이의 여백(padding)을 조정합니다.NumPy를 사용하여 x, c1, c2 데이터 포인트를 생성합니다.plot() 메서드를 이용해 (x, c1)과 (x, c2) 두 곡선을 그립니다.fill_between() 메서드로 두 곡선 c1과 c2 사이의 영역을 회색으로 채우고,

Matplotlib는 다양한 백엔드(backend)를 지원하며, 어떤 백엔드를 선택하느냐에 따라 생성되는 이미지의 형식과 품질이 달라집니다. 이 글에서는 대표적인 두 가지 백엔드인 Agg와 Cairo의 차이점을 살펴보고, 실제 코드로 활용하는 방법까지 알아보겠습니다. Agg와 Cairo 백엔드 비교 렌더러파일 형식설명 AGGpng래스터 그래픽 − Anti-Grain Geometry 엔진을 사용해 고품질 이미지를 생성합니다. Cairopng, ps, pdf, svg래스터 또는 벡터 그래픽 − Cairo 라이

데이터 시각화에서 두 점을 연결하는 선분은 거리 관계나 추세를 표현할 때 자주 사용됩니다. Matplotlib에서는 plot() 메서드를 활용하면 간단하게 두 점 사이에 선분을 그릴 수 있습니다. 아래에서 단계별로 살펴보겠습니다.구현 단계figure 크기를 설정하고 서브플롯 주변 및 사이의 여백(padding)을 조정합니다.두 개의 점을 나타내기 위해 두 개의 리스트를 생성합니다.point1과 point2에서 x값과 y값을 각각 추출합니다.plot() 메서드를 사용하여 x값과 y값을 플롯합니다.각 점의 위치에 텍스트 레이블을 배치합

Pandas 데이터프레임의 여러 열을 하나의 선 그래프 Y축에 함께 그리려면 set_index() 메서드를 사용해 인덱스를 설정하면 됩니다. 이 방식을 활용하면 특정 열을 X축 기준으로 삼고, 나머지 열들의 값을 각각의 선으로 자연스럽게 표현할 수 있습니다. 구현 단계 그림(figure) 크기를 설정하고, 서브플롯 주변 및 사이의 여백(padding)을 조정합니다. Category 1, Category 2, Category 3 세 개의 열을 가진 데이터프레임을 생성합니다. set_index() 메서드를 사용해 기존 열 중 하나를

Seaborn으로 그린 히트맵(heatmap)의 각 셀에 해당 데이터 값을 주석 형태로 표시하고 싶다면, heatmap() 메서드에서 annot=True 옵션을 사용하면 됩니다. 이 옵션 하나만으로 각 셀 안에 실제 수치가 자동으로 출력되어, 색상만으로는 파악하기 어려운 정확한 값을 한눈에 확인할 수 있습니다.구현 단계그림(figure) 크기를 설정하고, 서브플롯 주변과 사이의 여백(padding)을 조정합니다.Pandas를 이용해 5개의 열(column)을 가진 데이터프레임을 생성합니다.sns.heatmap() 함수로 데이터프레임

Matplotlib에서 조건이 참일 때 특정 막대 하나의 색상만 다르게 표시하고 싶다면, 값 목록과 함께 색상 목록을 만들어 처리할 수 있습니다. 예를 들어 값이 2인 막대만 노란색으로 표시하고, 나머지는 모두 빨간색으로 칠하려면 리스트 컴프리헨션(list comprehension)을 활용하면 간단하게 해결됩니다.구현 단계그림(figure) 크기를 설정하고, 서브플롯 사이와 주변의 여백(padding)을 조정합니다.막대의 너비(width)를 나타내는 변수를 초기화합니다.값(values) 목록과 색상(colors) 목록 두 개를 준비

Matplotlib에서 범례(legend) 항목들을 세로가 아닌 가로 방향으로 나란히 표시하고 싶다면, legend() 함수의 ncol 파라미터를 활용하면 됩니다. 아래에서 단계별로 살펴보겠습니다.구현 단계그림(figure) 크기를 설정하고, figure.autolayout 옵션으로 서브플롯 주변의 여백(padding)을 자동 조정합니다.plot() 메서드를 사용하여 각각 line1, line2, line3라는 레이블을 가진 세 개의 선을 그립니다.legend() 메서드를 호출할 때 ncol 인자에 가로로 배치할 열(column)의

Python 시각화 라이브러리인 Bokeh에서 이미지를 다루려면 image_url() 메서드를 사용하면 됩니다. 이 메서드에 이미지 URL 목록을 전달하면 그래프 위에 원하는 이미지를 손쉽게 렌더링할 수 있습니다.작업 단계output_file() 함수를 사용하여 show()가 호출될 때 결과가 HTML 파일로 저장되도록 기본 출력 상태를 설정합니다.플롯을 그리기 위한 새로운 Figure 객체를 생성합니다.image_url() 메서드를 사용해 지정된 URL에서 불러온 이미지를 렌더링합니다.show() 메서드를 호출하여 Bokeh 객체

matplotlib으로 그래프를 그릴 때 기본 설정에서는 플롯 영역의 위쪽과 오른쪽에도 눈금(tick)이 함께 표시됩니다. 미니멀한 스타일의 그래프를 원한다면 이러한 눈금 표시를 제거하는 것이 좋습니다. 이때 tick_params() 메서드에 사용자 정의 딕셔너리 visible_ticks를 전달하여 위쪽과 오른쪽 눈금 플래그를 False로 설정하면 손쉽게 해결할 수 있습니다.구현 단계그림(figure) 크기를 설정하고, 서브플롯 주변 및 사이의 여백을 자동으로 조정합니다.numpy를 사용해 x, y 데이터 포인트를 생성합니다.plo

Matplotlib으로 만든 로그-로그(log-log) 플롯에서 축 눈금에 표시되는 과학적 표기법(예: 10² 형태)을 일반 숫자 형태로 바꾸고 싶을 때가 있습니다. 이럴 때는 ax.xaxis.set_minor_formatter(mticker.ScalarFormatter()) 구문을 사용하면 간단하게 해결할 수 있습니다.구현 단계그림 크기를 설정하고 서브플롯 주변의 여백(padding)을 조정합니다.NumPy를 사용하여 x, y 데이터 포인트를 생성합니다.scatter() 메서드를 사용해 x, y 데이터를 산점도로 그립니다.set_

Matplotlib로 날짜/시간 축에 사각형 그리기데이터 시각화 작업을 하다 보면 특정 시간 구간을 강조하기 위해 날짜/시간(datetime) 축 위에 사각형을 그려야 하는 경우가 있습니다. Matplotlib의 Rectangle 패치와 matplotlib.dates(mdates) 모듈을 함께 사용하면 이를 간단하게 구현할 수 있습니다.구현 단계그림(figure) 크기를 설정하고 서브플롯 주변 및 사이의 여백(padding)을 조정합니다.새 figure를 생성하거나 기존 figure를 활성화합니다.add_subplot() 메서드를