pbj0812의 코딩 일기

0. 목표 - plotly 를 이용하여 sankey diagram 그리기(+ 색상 추가) 1. 실습 1) library 호출 import plotly.graph_objects as go import pandas as pd import matplotlib.colors as mcolors 2) 데이터 생성 df = pd.DataFrame({ 'source' : ['A1', 'A1', 'A2', 'B1', 'B2'], 'target' : ['B1', 'B2', 'B2', 'C1', 'C1'], 'value' : [8, 2, 4, 8, 4] }) 3) 라벨 만들기 label = pd.DataFrame({ 'name' : ['A1', 'A2', 'B1', 'B2', 'C1'], 'code' : [0, 1, 2, ..

0. 목표 - plotly 를 통해 sankey diagram 그리기 1. 실습 1) library 호출 import plotly.graph_objects as go import pandas as pd 2) 데이터 생성 df = pd.DataFrame({ 'source' : ['A1', 'A1', 'A2', 'B1', 'B2'], 'target' : ['B1', 'B2', 'B2', 'C1', 'C1'], 'value' : [8, 2, 4, 8, 4] }) 3) 라벨용 데이터 생성 label = pd.DataFrame({ 'name' : ['A1', 'A2', 'B1', 'B2', 'C1'], 'code' : [0, 1, 2, 3, 4] }) 4) 매핑 dict_sido = label.set_index(..

0. 목표 - 피보나치 수열 시각화 1. 구상하기 2. 실습 1) library 호출 import matplotlib.pyplot as plt import math 2) 초기값 세팅 # 초기값 data = [1, 1, 2] n = 15 3) 피보나치 수열 구현 # 피보나치 수열 구현 for i in range(n-3): data.append(data[-1] + data[-2]) 4) 시각화를 위한 부호 리스트 만들기 # 부호 x_sign = [-1, -1, 1, 1] * math.ceil(n / 4) y_sign = [1] + x_sign 5) 원점 만들기 # 시작점 구하기 x1 = [1] y1 = [0] for i in range(n): x1.append(x1[-1] + data[i] * x_sign[..

0. 목표 - 기하학 로고 그리기 1. 구상 - tan 함수로 x 에 대한 y 값 만들고 모든 변들의 관계가 1 : 2 라는 사실을 이용해서 그리기 2. 실습 1) library 호출 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Ellipse, Polygon 2) 숫자 만들기 x = -1 y = abs(x) * np.tan(1/3 * np.pi) y_1 = 1/3 * y y_2 = 2/3 * y 3) 그림 그리기 fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize = [10, 10]) # 큰 삼각형 ax.plot([x, 0], [-y_1, y_2], linestyle='solid', lin..

0. 목표 - matplotlib 으로 원기옥(곰탕집) 로고 그리기 1. 실습 1) 공식 세우기 (1) 각 점 사이의 거리는 균일한 것으로 가정 (2) 원의 중심을 지나는 직선의 방정식과 원의 방정식의 접점을 계산하여 이어주도록 함 (3) 기울기를 균일하게 가져가기 위하여 tan(a) 의 값을 기울기로 이용 2) 구현하기 (1) library 호출 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np (2) 원의 반지름, 접점의 개수(1 사분면 한정) 산정 r = 10 n = 25 (3) 각도 구하기 degree = np.linspace(0, np.pi * 1/2, n) (4) tan(a) 구하기 tan_degree = [] for i in degree: tan_de..

0. 목표 - 로그 스케일로 그림 그리기 1. 실습 1) library 호출 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import matplotlib.colors as colors import numpy as np 2) 그림 그리기 fig, ax = plt.subplots() ax.set_xscale('log') ax.set_yscale('log') people = np.array([1, 10, 100]) pcm = ax.scatter([1, 10, 100], [1, 10, 100], c = people, norm=colors.LogNorm(vmin=people.min(), vmax=people.max())) fig.colorbar(pcm, ax=ax, e..

0. 목표 - venn2_cirles 로 달 그리기 1. 실습 1) 라이브러리 호출 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib_venn import venn2, venn2_circles import numpy as np 2) 코드 생성 # 데이터 생성 a = np.linspace(1, 0, 5) b = [0, 1, 1, 1, 1] c = [0, 1, 1, 1, 1] # 서브 플랏 제작 fig, ax = plt.subplots(1, 5, figsize = [20, 15]) # 간격 조정 plt.subplots_adjust(wspace = 0) # 그림 그리기 for i in range(5): v = venn2_circles(subsets={'10' : a[i], ..

0. 목표 - 음영이 포함된 라인차트 그리기 1. 실습 1) library 호출 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.colors as mcolors from matplotlib.patches import Polygon 2) 함수 생성 - 인자로 x, y, 라인(+ 음영) 색상 삽입 def area_gradation(x, y, color = 'b'): x = np.array(x) y = np.array(y) fig, ax = plt.subplots() line, = ax.plot(x, y, color) fill_color = line.get_color() # 선 색상 얻기(HEX 형식) zorder = line.get_..

0. 목표 - 연령 별 연봉 그래프 그리기 1. 실습하기 1) library 호출 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rc rc('font', family='AppleGothic') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 2) 그림 그리기 - 가로축은 연령대, 세로축은 연봉, 색은 해당하는 인구수를 나타냄. data_x = ['20대', '30대', '40대', '50대', '60세 이상'] data_y = [3000, 4500, 5000, 4700, 3400] people = [380, 400, 350, 250, 100] fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 10)) # 바 차..

0. 목표 - Google Data Studio 그룹화로 컨트롤 따로하기 1. 실습 1) 데이터 추가 2) csv 추가 3) 컨트롤 및 차트 추가 4) 이때, 아무것도 지정해주지 않으면 양쪽의 컨트롤은 상호 작용하기에 불편함이 발생 - 현재 좌쪽에 Mar 로 진행해주었기에 우측에도 Mar 로만 지정 가능 5) 차트와 컨트롤을 묶어서 그룹화 진행 6) 따로 컨트롤 가능