- 포스트에서 언급되는 "우아한 사이파이" 는 한빛미디어에서 지원을 받았으며, 이에 대한 개인적인 느낌을 작성한 것임을 알려드립니다. - 요근래 나는 조직이 변경되었다. 예전의 나를 소개할때는 통신 소프트웨어 엔지니어라고 소개되었는데, 이제는 하는 업무가 딥러닝/강화학습 적용쪽으로 변경되었다. 그러면서 개발환경도 이전의 C언어로 짜던 것이 이제는 Python으로 외부 라이브러리도 내 입맛대로 가져다쓰고 개발하고 있다. 아무래도 딥러닝/강화학습을 하려다보니 주어진 dataset을 처리할 기회가 많아지고, 이를 다룰 패키지인 numpy나 pandas, matplotlib에 대한 활용 케이스가 많아졌다. 특히 요근래에는 시각화 관련해서 공부도 좀 하고 있었다. (찾아보니까 보통 matplotlib을 쓰긴 하지..
사실 지난번 plot까지 하면 얼추 plot을 통해서 표현하고자 하는 내용을 전달할 수 있다. 그렇지만 이런 plot을 하는 이유는 이 plot을 보는 사람에게 조금더 정보를 효율적으로 전달하는데 의미가 있다. 이렇게 plot 자체를 효율적으로 표현하는 기법으로 legend(범례)와 Annotation(각주), Style에 대해서 잠깐 소개해본다. (기본적으로 사용하는 예제 dataset은 이전 포스트와 동일하다. 우선 우리가 보통 범례라고 표현하는 legend는 plot내에서 표현되는 data의 label을 나타낸다. 보통 plot으로 표현되는 data는 pandas의 DataFrame이므로 그 label이라고 하면 해당 Frame의 Column name이 될 것이다. legend를 삽입하는 방법은 간..
보통 Data Science상에서 주로 쓰는 Python Visualization package가 여러 개 있는데, 많이 쓰는 것이 Scipy package에 들어있는 matplotlib.pyplot (보통 plt라고 alias해서 사용한다.) 거기서 주로 사용하는 기능에 대해서 간단히 다뤄보고자 한다. 우선 첫번째로 다룰 기능 multiple plot이다. 보통 그래프를 그리게 되면 한 plot당 하나의 그래프가 출력되겠지만, 필요에 따라서는 여러 개의 plot을 하나의 grid에 출력하고 싶을 때도 있을 것이고, 혹은 하나의 plt당 여러개의 plot을 나눠서 따로따로 출력하고 싶을 수도 있다. 일단 가장 흔하게 할 수 있는 건 하나의 common 축을 가지는 그래프를 출력해보는 것은 다음과 같다. ..
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