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 - matplotlib 으로 Parallel Categories Charts 구현하기 1. plotly 의 Parallel Categories Charts 1) library 호출 import plotly.express as px import pandas as pd 2) 데이터 생성 iris = px.data.iris() 3) 그림 그리기 fig = px.parallel_coordinates(iris, color="species_id") fig.show() - 결과 2. matplotlib 으로 구현 1) library 호출 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # ytick 강제 변형을 위해 사용 import numpy as np imp..

0. 목표 - plotly를 이용한 dengrogram 작성 1. 실습 1) 설치 pip install plotly 2) library 호출 import plotly.figure_factory as ff import numpy as np 3) 데이터 생성 - 단순 list로 데이터 생성시 에러 발생 - 최소 2개 이상의 데이터가 필요 - [1, 2, 3]의 형태가 아닌 [[1], [2], [3]]의 형태로 들어가야 함 np.random.seed(1) X = np.random.rand(15, 12) 4) 덴드로그램 생성 - 그림이 아닌 상호작용이 가능한 gui 생성 fig = ff.create_dendrogram(a) fig.update_layout(width=800, height=500) fig.show..