Seaborn2 Python 시각화 도구: 데이터를 그림으로 말하게 하다 Python 시각화 도구: 데이터를 그림으로 말하게 하다데이터 시각화는 복잡한 정보를 명확하고 효과적으로 전달하는 강력한 방법입니다. Python은 다양한 시각화 라이브러리를 제공하여 단순한 그래프부터 복잡한 인터랙티브 대시보드까지 다양한 시각화 요구를 충족시킵니다. 오늘은 Python의 주요 시각화 도구들의 특징과 활용 사례에 대해 알아보겠습니다. Matplotlib: 시각화의 기본기Matplotlib은 Python에서 가장 오래되고 널리 사용되는 시각화 라이브러리로, 다른 많은 시각화 라이브러리의 기반이 됩니다.특징높은 유연성: 그래프의 모든 요소(축, 레이블, 색상 등)를 세밀하게 제어할 수 있습니다.다양한 그래프 유형: 선 그래프, 막대 그래프, 산점도, 히스토그램, 파이 차트 등 기본적인 시각화.. 2025. 4. 5. Python 통계 라이브러리: 데이터 분석의 강력한 도구들 Python 통계 라이브러리: 데이터 분석의 강력한 도구들Python은 데이터 분석과 통계 처리를 위한 풍부한 라이브러리 생태계를 제공합니다. 이러한 라이브러리들은 기초 통계부터 고급 머신러닝까지 다양한 분석 작업을 효율적으로 수행할 수 있게 해줍니다. 오늘은 Python에서 가장 많이 사용되는 통계 라이브러리들의 특징과 활용 방법에 대해 알아보겠습니다. NumPy: 수치 계산의 기초NumPy는 Python에서 대규모 다차원 배열과 행렬을 효율적으로 처리할 수 있는 라이브러리로, 대부분의 통계 및 데이터 분석 라이브러리의 기반이 됩니다.주요 기능다차원 배열 객체(ndarray): 빠른 벡터화 연산을 지원합니다.기본 통계 함수: 평균, 중앙값, 표준편차, 분산 등을 계산할 수 있습니다.선형대수 기능: 행렬.. 2025. 4. 4. 이전 1 다음
