개요Matplotlib로 산점도나 선 그래프를 그릴 때, 각 데이터 포인트의 정확한 좌표 값을 함께 표시하면 그래프를 해석하는 데 큰 도움이 됩니다. 이 글에서는 파이썬 Matplotlib 플롯 위에 점의 좌표를 주석(annotation) 형태로 표시하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.구현 단계그림(figure) 크기를 설정하고, 서브플롯 사이 및 주변의 여백(padding)을 자동으로 조정합니다.데이터 포인트 개수를 담을 변수 N을 초기화하고, NumPy를 사용해 x축과 y축 데이터를 생성합니다.zip() 함수로 x와 y 데이터를

Matplotlib에서 범례(legend)에 표시되는 마커의 크기와 투명도(alpha)를 조절하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다. 구현 단계 그림(figure) 크기를 설정하고 서브플롯 주변 및 사이의 여백(padding)을 조정합니다. 샘플 데이터 개수를 저장할 변수 N을 초기화합니다. marker=* 옵션을 사용하여 x, y 데이터 포인트를 플롯합니다. 그래프에 범례를 배치합니다. 범례 핸들에서 마커 객체를 가져온 뒤, 마커 크기(size)와 알파 값(alpha)을 설정합니다. show() 메서드를 호출하여 그림을 화면에

Matplotlib으로 그래프를 그릴 때 오차 막대(error bar)만 반투명하게 처리하고 싶지만, 마커(marker)까지 함께 흐려지는 경우가 있습니다. 이때 errorbar()가 반환하는 객체들을 활용하면 오차 막대와 캡(cap)의 알파 값만 별도로 조절할 수 있습니다.구현 단계그림 크기를 설정하고 서브플롯 주변과 사이의 여백(padding)을 조정합니다.데이터로 사용할 리스트 x, y, z를 생성합니다.오차 막대의 두께를 지정할 변수 error_bar_width = 5를 초기화합니다.plt.errorbar()를 사용해 y 대

Matplotlib에서 기존 산점도(scatter plot) 위에 추가 점을 함께 표시하고 싶다면, plt.plot() 함수를 활용하면 간단하게 해결할 수 있습니다. 아래에서 단계별로 살펴보겠습니다. 구현 단계 그림(figure) 크기를 설정하고, 서브플롯 주변과 사이의 여백(padding)을 조정합니다. x축과 y축에 사용할 데이터 포인트 리스트를 준비합니다. scatter() 메서드를 사용해 x, y 데이터로 산점도를 생성합니다. plot() 메서드에 marker=* 옵션을 지정하여 추가 점을 별 모양 마커로 그립니다. 이때

정밀도-재현율(Precision-Recall) 곡선은 분류 모델의 성능을 평가하는 핵심 도구 중 하나입니다. 실제 데이터에서는 임계값 변화에 따라 정밀도가 들쭉날쭉하게 나타나기 때문에, 곡선을 부드럽고 해석하기 쉽게 만들기 위해 보간(interpolation) 기법을 적용하는 것이 일반적입니다. 이 글에서는 Python의 Matplotlib와 NumPy를 사용하여 보간된 PR 곡선을 그리는 방법을 단계별로 살펴봅니다. 구현 단계 그림(figure) 크기를 설정하고 서브플롯 주변 및 사이의 여백(padding)을 조정합니다. Nu

개요 Seaborn의 pointplot(포인트 플롯)은 범주형 변수에 대한 점 추정값과 신뢰 구간을 시각화할 때 유용하게 사용됩니다. 하지만 기본 상태에서는 각 데이터 포인트의 정확한 수치가 그래프에 나타나지 않습니다. 이 글에서는 Matplotlib의 annotate() 함수를 활용하여 pointplot 위에 데이터 레이블을 직접 표시하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다. 구현 단계 그림(figure) 크기를 설정하고, 서브플롯 주변과 사이의 여백(padding)을 조정합니다. 2차원의 크기 조절 가능형 테이블 데이터를 담은 데

데이터 시각화에서 다각형(Polygon)의 내부 영역을 색으로 채워야 하는 경우가 자주 있습니다. Python의 대표적인 시각화 라이브러리인 matplotlib를 활용하면 몇 줄의 코드만으로 다각형 영역을 손쉽게 채울 수 있습니다. 이 글에서는 Polygon과 PatchCollection을 사용하여 다각형 내부를 채우는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.구현 단계그림(figure) 크기를 설정하고 서브플롯(subplot) 주변 및 사이의 여백(padding)을 조정합니다.plt.subplots()를 사용해 figure와 subplot

NetworkX와 Matplotlib을 함께 사용하면 그래프를 시각화할 때 엣지(간선)의 색상이나 두께 같은 다양한 속성을 자유롭게 변경할 수 있습니다. 이 글에서는 그래프 도면의 속성을 변경하는 전체 과정을 단계별로 살펴보겠습니다. 구현 단계 그림 크기(figure size)를 설정하고, 서브플롯 사이 및 주변의 여백(padding)을 조정합니다. 엣지, 이름 또는 그래프 속성을 포함하여 그래프를 초기화합니다. 그래프에 속성을 추가하고, u와 v 사이에 엣지를 연결합니다. nx.get_edge_attributes() 메서드를 사

파이썬 NumPy에서 각도를 도(Degree)에서 라디안(Radian)으로 변환하려면 numpy.radians() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 입력값에 해당하는 라디안 값을 반환하며, 입력이 스칼라라면 결과 역시 스칼라로 반환됩니다.numpy.radians()의 주요 매개변수첫 번째 매개변수(x): 라디안으로 변환할 각도 값이 담긴 입력 배열입니다.두 번째 매개변수(out, 선택 사항): 계산 결과가 저장될 ndarray입니다. 이 값을 지정하면 입력 배열이 브로드캐스팅되는 형태와 일치해야 하며, 지정하지 않거나 None을 전

자연로그(natural logarithm)는 지수 함수의 역함수로서 log(exp(x)) = x라는 관계가 성립합니다. 자연로그란 밑(base)이 e(약 2.71828)인 로그를 의미하며, np.log() 메서드는 입력값 x에 대한 자연로그를 요소별(elementwise)로 반환합니다. 만약 x가 스칼라라면 결과 역시 스칼라로 반환됩니다. np.log() 함수의 매개변수 첫 번째 매개변수는 입력값으로, 배열 형태(array-like)의 데이터를 받습니다. 두 번째 매개변수인 out은 계산 결과가 저장될 위치를 지정합니다. 이 값

Python에서 n번째 이산 차분(n-th discrete difference)을 계산하려면 numpy.diff() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 차분은 지정된 축을 따라 out[i] = a[i+1] - a[i]로 정의되며, 그보다 높은 차수의 차분은 diff 함수를 재귀적으로 호출하여 계산됩니다.diff() 메서드는 n번째 차분 결과를 반환합니다. 출력 배열의 형태는 axis 축을 제외하면 입력 배열 a와 동일하며, 해당 축의 크기는 n만큼 줄어듭니다. 출력의 데이터 타입은 a의 임의의 두 요소 간 차이 타입과 같으며, 대부분의

NumPy의 np.gradient() 함수는 내부 지점(interior points)에서는 2차 정확도의 중앙 차분(central difference)을 사용하고, 경계 지점에서는 1차 또는 2차 정확도의 편측 차분(forward/backward difference)을 사용하여 그라디언트를 계산합니다. 따라서 반환되는 그라디언트는 입력 배열과 동일한 형태(shape)를 가집니다. 주요 매개변수 살펴보기 f: 스칼라 함수의 샘플 값을 담고 있는 N차원 배열입니다. varargs: f 값들 사이의 간격(spacing)을 지정합니다.

크기가 다른 여러 int 유형(int16, int32, int64 등)이 정수(integer) 클래스의 하위 유형인지 확인하려면 Python NumPy에서 제공하는 numpy.issubdtype() 메서드를 사용하면 됩니다. 이 메서드는 dtype 또는 dtype으로 변환 가능한 객체를 인자로 받아 첫 번째 인자가 두 번째 인자의 하위 유형인지 여부를 불리언 값으로 반환합니다.진행 단계먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.import numpy as npNumPy의 issubdtype() 메서드를 사용하여 크기가 다양한 정수 데이터

배열 내 문자열 요소가 지정된 접미사(suffix)로 끝나는 위치를 True로 표시하는 부울(Boolean) 배열을 반환하려면 Python NumPy의 numpy.char.endswith() 메서드를 사용하면 됩니다. 이 메서드는 bool 값으로 구성된 배열을 출력하며, 첫 번째 매개변수는 입력 배열, 두 번째 매개변수는 검사할 접미사입니다. 또한 선택적 start 매개변수로 해당 위치부터 검사를 시작하고, 선택적 end 매개변수로 해당 위치에서 비교를 중단할 수 있습니다.단계별 진행 과정먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.imp

Python Numpy에서 numpy.char.find() 메서드를 사용하면 문자열 내에서 부분 문자열(sub)이 처음 나타나는 위치, 즉 가장 낮은 인덱스를 반환할 수 있습니다. 이 메서드는 정수(int) 타입의 출력 배열을 반환하며, 부분 문자열을 찾지 못한 경우 -1을 반환합니다.첫 번째 매개변수는 입력 배열이고, 두 번째 매개변수는 검색할 부분 문자열입니다.단계별 진행1. 필요한 라이브러리 임포트import numpy as np2. 1차원 문자열 배열 생성arr = np.array([KATIE, JOHN, KATE, AmY,

배열 내 문자열 요소가 주어진 접두사(prefix)로 시작하는 위치에서 True를 갖는 부울(boolean) 배열을 반환하려면 Python NumPy의 numpy.char.startswith() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 bool 값으로 구성된 배열을 출력합니다.주요 매개변수는 다음과 같습니다.첫 번째 매개변수: 검사 대상인 입력 배열두 번째 매개변수: 확인할 접두사(prefix)start(선택 사항): 지정한 위치부터 검사를 시작합니다.end(선택 사항): 지정한 위치에서 비교를 중단합니다.구현 단계먼저 필요한 라이브러리를

문자열 내에서 하위 문자열(sub)이 발견되는 가장 높은 인덱스를 반환하려면 Python Numpy의 numpy.char.rfind() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 정수(int) 배열을 결과로 반환하며, 하위 문자열을 찾지 못한 경우 -1을 반환합니다.첫 번째 매개변수는 입력 배열이고, 두 번째 매개변수는 검색할 하위 문자열입니다. rfind()는 이름 그대로 오른쪽(right)부터 검색하기 때문에 동일한 하위 문자열이 여러 번 등장할 경우 마지막으로 나타나는 위치를 알려줍니다.단계별 진행 과정1. 필요한 라이브러리 임포트im

문자열 내에서 지정한 부분 문자열(sub)이 마지막으로 등장하는 위치, 즉 가장 높은 인덱스를 반환하려면 Python NumPy의 numpy.char.rfind() 메서드를 사용하면 됩니다. 이 메서드는 정수(int) 배열을 결과로 반환하며, 부분 문자열을 찾지 못한 경우에는 -1을 반환합니다.각 매개변수는 다음과 같습니다.첫 번째 매개변수: 검색 대상이 되는 입력 배열두 번째 매개변수: 찾고자 하는 부분 문자열세 번째·네 번째 매개변수(선택 사항): start와 end 값으로, Python 슬라이싱 표기법과 동일하게 해석됩니다.단

Python NumPy에서 제공하는 numpy.char.rindex() 메서드를 사용하면 문자열 내에서 특정 부분 문자열(sub)이 마지막으로 등장하는 위치, 즉 가장 높은 인덱스를 손쉽게 구할 수 있습니다.이 메서드는 정수(int) 타입의 배열을 결과로 반환하며, 만약 검색하려는 부분 문자열이 문자열 안에 존재하지 않으면 ValueError 예외가 발생한다는 점에 유의해야 합니다.메서드의 주요 매개변수는 다음과 같습니다.첫 번째 매개변수: 검색 대상이 되는 입력 문자열 배열두 번째 매개변수: 문자열에서 찾고자 하는 부분 문자열구현

파이썬 NumPy의 numpy.char.rindex() 메서드를 사용하면 문자열에서 특정 부분 문자열(sub)이 마지막으로 등장하는 위치, 즉 가장 높은 인덱스를 반환할 수 있습니다. 이 메서드는 정수형(int) 배열을 결과로 출력하며, 만약 지정한 부분 문자열을 찾지 못하면 ValueError를 발생시킵니다.rindex() 메서드의 매개변수는 다음과 같습니다.첫 번째 매개변수: 검색 대상이 되는 입력 문자열 배열두 번째 매개변수: 검색할 부분 문자열(sub)세 번째·네 번째 매개변수(선택 사항): start와 end 값으로, 슬라