728x90 반응형 SMALL Visualization3 [Pandas] 시각화 시각화 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt se0 = pd.Series(np.random.randn(100).cumsum()) se0.plot() df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 5).cumsum(0), columns= ['arr1', 'arr2', 'arr3', 'arr4', 'arr5'] ) df.plot() 막대 그래프 se0.plot(kind='bar') df.plot(kind='bar') # 가로 바 차트 se0.plot(kind='barh') df.plot(kind='barh') df.plot(kind='bar', stacked=True) 히스토그램 값의 빈도를 분리.. 2022. 10. 23. Web VPython Web VPython VPython은 3D 애니메이션을 만들기 위한 사용하기 쉽고 강력한 환경이다. 여기 glowscript.org (또는 webvpython.org)에서 브라우저에서 바로 VPython 프로그램을 작성 및 실행하고, 클라우드에 무료로 저장하고, 다른 사람들과 쉽게 공유할 수 있다. 설치된 Python과 함께 VPython을 사용할 수도 있다 (vpython.org 참조). 도움말은 전체 문서를 제공한다. Trinket서 VPython 튜토리얼이 있다. VPython 프로그래밍을 처음 접하는 모든 사람에게 유용하다. 예제 프로그램 https://glowscript.org/ Web VPython VPython is an easy-to-use, powerful environment for c.. 2022. 7. 6. 시각화 (Visualization) 시각화 (Visualization) 시각화는 메시지를 전달하기 위해 이미지 , 다이어그램 또는 애니메이션을 만드는 모든 기술이다. 시각적 이미지를 통한 시각화는 인류의 여명기부터 추상적이고 구체적인 아이디어를 전달하는 효과적인 방법이었다. 역사의 예로는 동굴 벽화, 이집트 상형 문자, 그리스 기하학, 공학 및 과학적 목적을 위한 레오나르도 다빈치의 혁신적인 기술 드로잉 방법 등이 있다. 오늘날 시각화는 과학, 교육, 엔지니어링 (ex: 제품 시각화), 대화형 멀티미디어, 의학 등에서 응용이 계속 확장되고 있다. 시각화 응용의 대표적인 분야는 컴퓨터 그래픽 분야이다. 컴퓨터 그래픽 (및 3D 컴퓨터 그래픽)의 발명은 르네상스 시대의 중심 원근법의 발명 이후 시각화에서 가장 중요한 발전이라고 할 수 있다. .. 2022. 6. 9. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
