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matplotlib를 사용하여 히스토그램을 생성하는 것은 데이터의 분포를 시각화하는 데 효과적이다. 히스토그램은 주어진 데이터셋에서 각 구간(bin)에 속하는 데이터의 빈도를 막대로 나타낸다. 히스토그램을 생성하기 위해선 plt.hist() 함수를 사용한다. 이 함수는 데이터를 히입력으로 받아 데이터셋의 분포를 표현한다. 히스토그램을 이용하면 데이터의 분포를 눈으로 파악이 가능하다. 구간이 여러개 이면 bins라고 부른다. 히스토그램은, 똑같은 데이터를 가지고서 차트 모양이 전혀 다르게 나타낼 수 있으므로, 해석을 잘 해야한다. 아래 데이터로 히스토그램을 만들어보자. >> df = pd.read_csv('../data/pokemon.csv') >> df plt.hist() 함수 speed 컬럼의 정보를 ..

Matplotlib를 사용하여 파이 차트를 만드는 것은 간단하다. 파이 차트는 범주별 값의 상대적인 비율을 보여주는데 유용하다. 먼저 필요한 라이브러리들을 임포트(import) 하고 데이터프레임을 csv파일로 불러온다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb >> df = pd.read_csv('../data/pokemon.csv') >> df Matplot 라이브러리의 Pie() 함수 데이터를, 퍼센테이지로 비교해서 보고 싶을 때 사용한다. generation_id 별로, 데이터의 갯수를 퍼센테이지로 비교할 수 있도록, 파이차트로 나타내보자! 우선 generation_id 별로,..