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다중 플롯 작성 Figure-level 함수 는 유사한 종류의 플롯을 작성할 수 있으므로 다른 종류 예를 들어 산점도와 히스토그램을 동시에 작성하기 위해서는 axes-level 함수를 사용해야 합니다. 또한 이 레벨의 함수는 matplotlib에 의존하므로 플롯의 레이아웃을 설정하기 위해 subplots() 함수를 적용할 수 있습니다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] ='NanumGothic' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False import seaborn as sns pen=sns.load_dataset("penguins") fig, axs=plt.subplots(1,2, figsize=(8,3), gridspec_kw=dict(width_ratios=[4,3])) sns.scatterplot(data=pen, x="flipper_length_mm", y="bill_length_mm", hue="species", ax=axs[0]) sns.histplot(data=pen, x="species", hue="species", shrink=.8, alpha=.8, legend=False, ax=axs[1]) fig.tight_layout() 위 코드에서 plt.subplots() 함수의 인수 gridspec_kw는 각 subplots의 레이아웃에 대한 값들을 사전(dictionary)형식으로 지원하기 위한 매개변수입니다. figure-level 함수는 다른 종류의 그래프들로 구성된 다중 플롯을 작성 할 수 없습니다. 즉, 이 수준의 함수는 초기화를 포함하여 자신의 플롯을 독점적으로 소유하므로 위의 axes-level 함수...

함수 관련내용 함수(Function): 함수의 정의 전역변수와 지역변수 함수: 인수의 전달 가변인수 발생자(generator) 주요한 내장함수들 재귀함수(Recursive Function) 람다함수(Lambda Function) Python의 함수는 1급(First Class)객체 1급 객체와 변수의 영역 클로저(Closure) 데코레이터(Decorator, 장식자) 람다함수(Lambda function) 함수를 작성하기 위해 키워드 def 를 사용할 경우 반드시 함수의 이름을 선언해야 합니다. 이에 반해 특정한 이름의 선언 없이 함수를 작성할 수 있습니다. 이러한 함수를 익명함수(anonymous functions) 라고 하며 키워드 lambda 를 사용하여 식 1과 같이 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 다음은 덧셈을 수행하는 간단한 람다 함수를 정의하는 방법입니다. lambda 인자: 표현식 (식 1)  • lambda: 익명함수 작성을 위한 키워드  • 인수: 변수  • 표현식: 결과를 반환하는 식 add=lambda x, y:x+y add(5, 4) 9 위 코드에서 lambda 함수를 add 라는 이름 객체에 할당한 것으로 괄호 연산자를 사용하여 각 인수에 값을 전달하였습니다. 물론 다음 코드와 같이 객체 이름을 사용하는 대신 함수자체에 인수를 전달할 수 있습니다. (lambda x, y:x+y)(5, 4) 9 위 익명함수를 def 를 사용하여 작성하면 다음과 같습니다. def add1(x, y): return x+y add1(5, 4) 9 def 를 사용하여 정의하는 함수는 결과를 출력하기 위해 return(), print() 함수를 사용합니다. 그러나 람다함수의 본문은 표현식(expression) 으로 구성되어 있으므로 결과의 반환이나 출력을 위한 별도의 도구가 필요하지 않습니다. 이...