TIL_4W2D_파이썬을 이용한 시각화 특강 복습&아티클 스터디

TMI

우리조에는 커피 요정이 있다!!!!!

 

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파이썬을 이용한 시각화 특강
(김준성 튜터님)
https://teamsparta.notion.site/Python-4d564d934bb04fce874d36b09048ce9a

[Python]파이썬을 활용한 시각화 | Notion

 

 

[쥬피터 노트북 단축키] - 이정도는 알아두기!!

• A: 현재 셀 위에 새로운 셀 추가
• B: 현재 셀 아래에 새로운 셀 추가
• D, D (D 두 번): 현재 셀 삭제
• Z: 마지막 셀 삭제 취소
• Y: 셀을 코드 셀로 변경
• M: 셀을 마크다운 셀로 변경
• Ctrl + Enter: 셀 실행 (편집 모드에서)
• Shift + Enter: 셀 실행 후 다음 셀로 이동 (편집 모드에서)

 

[matplotlib 사용 문법] - 2가지

1. pyplot 인터페이스 : 간단한 전역 방식 (plt.plot(x,y))
2. 객체 지향 인터페이스: 더 명확하고 강력한 제어 방식 (fig, ax = plt.subplots() / ax.plot(x,y))

matplotlib을 이용하여, 캐릭터도 그릴 수 있다!!ㅋㅋ

테무에서 온....피카츄......

 

 

[matplotlib의 멋진 기능 몇가지 소개]

1. colormap

왼(colormap 적용 전), 오(colormap 적용 후)

 

2. 테마적용

왼(스타일 적용 전), 오(스타일 적용 후)

 

[seaborn을 활용하는 이유]

Matplotlib	Seaborn

 

 

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여기부터는 아티클 스터디~! 데이터 시각화의 중요성과 활용성에 대한 글을 읽고 요약 정리

 

 

[아티클 스터디]-01/07

• 주제: 데이터 시각화의 중요성과 활용법
• https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1750/

데이터 시각화 101: ① 데이터 시각화는 왜 중요할까? | 요즘IT

• 요약: 데이터 시각화는 복잡한 데이터를 직관적으로 이해하고 인사이트를 도출할 수 있게 도와주는 중요한 도구로, 교통 정보, 날씨 예보 등 다양한 방식으로 활용
• 주요 포인트:

 1. 데이터 시각화의 정의

• 데이터를 시각적으로 표현하여 쉽게 이해하고 인사이트를 발견할 수 있도록 돕는 과정.

2. 시각화의 역할

• 정보 처리 속도: 시각은 다른 감각에 비해 정보 처리 속도가 매우 빠름.
• 인사이트 발견: 트렌드, 패턴, 아웃라이어 등을 빠르게 파악하고 '아하' 순간을 경험할 수 있음.
• 의사결정 지원: 데이터 시각화는 복잡한 데이터를 직관적으로 해석할 수 있게 해 의사결정을 도움.(사례. 고스트맵, 코로나 바이러스 시뮬레이션)

3. 주변 예시

• 교통 정보: 네이버 지도에서 경로, 소요시간, 노선별 시간 등을 시각적으로 표시.
• 날씨 예보: 태풍 경로, 기상청 발표 등을 지도와 그래픽으로 시각화.
• 사회적 이슈: 범죄, 수감 비용 등 사회적 문제를 시각화하여 통찰력 제공.

 

5. 시각화의 필요성

• 빠른 정보 전달: 시각화된 데이터는 텍스트보다 60,000배 빠르게 처리됨.
• 비교와 분석: 그룹별, 카테고리별 정보 비교를 통해 차이점이나 패턴을 쉽게 확인할 수 있음.
• 데이터 양과 복잡성: 데이터 양이 많아지고 복잡해질수록 시각화의 필요성은 더욱 커짐.

 

• 핵심개념: 데이터 시각화
• 용어정리:

1. 데이터 시각화: 데이터를 시각적으로 표현하여 쉽게 이해하고 인사이트를 발견할 수 있도록 돕는 과정.

 

 

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데이터 시각화에 대해서 더 궁금하신 분은 다음 아티클도 참고하세요-!

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1792/

데이터 시각화 101: ②직관적인 데이터 시각화 만들기 | 요즘IT