막대그래프(barplot) 그리기 막대그래프는 변수를 두 개 이상의 그룹으로 구분하여 각 그룹에 대응되는 빈도를 시각적으로 나타낼 수 있습니다. 예를 들어 100명에 대한 점수를 그룹 A, B, C, D 분류하여 각 그룹에 포함된 빈도를 시각화 하면 다음과 같습니다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] ='NanumGothic' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False 자료는 다음과 같이 생성하였습니다. np.ranodm.randint(시작, 마지막, 크기) 를 사용하여 50, 100 사이의 정수를 무작위로 100개를 추출 pd.cut(x, bins=4, labels=['D', 'C', 'B', 'A'], retbins=True) 함수를 사용하여 4개의 그룹으로 목록화 각 그룹의 이름은 인수 labels에 전달 각 그룹의 경계값을 알기 위해 인수 retbins=True 지정 이 함수는 변환된 값들과 각 그룹의 경계값을 반환 목록화한 변수들에 대해 각 그룹에 대응하는 빈도수는 DataFrame의 메소드 .value_counts() 를 산출 np.random.seed(3) d=np.random.randint(50, 101, 100) d1=pd.cut(d, bins=4, labels=['D', 'C', 'B', 'A'], retbins=True) d1[0] ['A', 'C', 'D', 'D', 'D', ..., 'B', 'B', 'A', 'D', ...
python 언어를 적용하여 통계(statistics)와 미적분(Calculus), 선형대수학(Linear Algebra)을 소개합니다. 이 과정에서 빅데이터를 다루기 위해 pytorch를 적용합니다.