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Python을 사용하여 Matplotlib을 이용해 산점도를 그리는 과정을 나타낸다. 여기서 산점도는 무작위로 생성된 점들을 그래프 상에 나타낸다.    랜덤 데이터의 산점도먼저, 코드는 x, y, size라는 세 개의 리스트를 만든다. 이 리스트들은 각각 x좌표, y좌표, 점의 크기를 나타낸다.import matplotlib.pyplot as pltimport randomx=[]y=[]size=[]for i in range(100): x.append(random.randint(50,100)) y.append(random.randint(50,100)) size.append(random.randint(10,100))plt.scatter(x, y ,s=size)plt.show() 다음으로, 반복문을 통..

scatter() 함수를 이용하여 산정도 그리기위 코드는 파이썬의 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 산포도(산점도)를 그리는 예시이다. 산포도는 데이터의 분포를 시각화하는데 사용된다. 여기서는 x축에는 1, 2, 3, 4를, y축에는 10, 30, 20, 40을 나타내는 네 개의 점을 표시한다.import matplotlib.pyplot as plt# x축 데이터x_values = [1, 2, 3, 4]# y축 데이터y_values = [10, 30, 20, 40]# 산포도 그리기plt.scatter(x_values, y_values)# 그래프 보이기plt.show()   scatter 파라미터  기본 옵션위 코드에서 사용된 scatter() 함수는 Matplotlib의 산포도를 그리는 함수이다...

이전에는 연령별로 0세부터 100세까지의 인구 현황을 시각화했던 것과는 다르게, 이번에는 지역별로 남녀 인구수 비율과 세대당 인구를 비교하여 시각화하려고 한다. 이를 통해 각 지역의 성별 인구 분포와 세대당 평균 인구를 확인할 수 있다. 목차 입력된 지역의 연령별 인구 분포 시각화import csvimport matplotlib.pyplot as pltf = open('age.csv', 'r', encoding = 'cp949')data = csv.reader(f, delimiter=',')header = next(data)result =[]dongname = input('찾고 싶은 지역의 이름을 알려주세요. ')for row in data: if dongname in row[0]: for i i..

목차 우리 동네 인구 통계 데이터 분석인구 통계 데이터 다운로드검색 "주민등록 인구통계 데이터" https://jumin.mois.go.kr/  행정안전부에서 주민등록 인구통계 데이터를 가져온다. 총 인구수를 한눈에 볼수 있도록 내가 보고 싶은 내용을 연도별 월별 데이터를 가져올수 있다. 특정 데이터는 csv 또는 excel파일을 다운로드 받으면 된다. 2024년 기준으로 전국 동별 인구현황이 나온다.  인구통계 데이터 분석을 위한 준비과정구글 코랩사용구글 코랩에서 새 노트를 만든다.파일 이름은 "인구통계.ipynb"로 설정데이터 다운로드 및 설정최상위 루트에서 content 폴더를 찾는다.다운로드 받은 "age.csv"파일을 해당 경로 넣는다.가설 설정과 검증주어진 데이터를 통해 여러가지 가설을 설정한..

Matplotlib을 사용하여 히스토그램 그리기 히스토그램은 데이터를 구간(또는 범주)으로 나누고, 각 구간에 속하는 데이터의 빈도수를 막대로 나타낸다.이렇게 구간별 빈도수를 시각적으로 나타내어 데이터의 분포를 파악할 수 있다. import matplotlib.pyplot as pltplt.hist([1,2,3,4,5,6,7,8,9])plt.show() `plt.hist()` : 주어진 데이터의 분포를 히스토그램으로 그린다.   주사위 시뮬레이션 파이썬의 matplotlip 라이브러리를 사용하여 주사위 시뮬레이션 결과를 히스토그램으로 시각화하는 방법에 대해 알아보자.주사위를 여러번 굴려서 나오는 숫자를 기록한다.이를 통해 나오는 각 숫자의 빈도를 확일할수 있다.   코드 작성import matplotli..

목차 Matplotlib: 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리Matplotlib은 파이썬에서 가장 대표적으로 사용되는 데이터 시각화 라이브러리 패키지이다. 이를 사용하면 Line Plot, Bar, chart, Pie chart, Histogram, Box Plot 등 다양한 차트와 스타일을 쉽게 구현할 수 있다. 코드에서는 보통 `import matplotlib.pyplot as plt` 를 선언하여 사용한다. 그리고 이후에는 `plt`를 통해 함수를 호출한다. 이렇게 사용하는 이유는 `matplotlib.pyplot`의 반복적인 호출을 피하기 위해서이다. 따라서 `plt`를 사용하면 코드가 간결해지고 시각화 작업이 편리해진다.  Matplotlib 라이브러리 설치  - 로컬 💻데이터 시각화를 효과적으..