공부기록/파이썬14 Chapter07-1 혼공 파이썬 데이터 분석 통계적으로 추론하기 모수검정:모집단에서 추출한 샘플을 사용해 모집단의 평균이나 분산과 같은 피라미터 추정하여 가설 테스트 하는 방법 (모집단_전체 데이터 표본_전체 데이터에서 선택한 일부 샘플) 정규분포:평균을 중심으로 대칭인 분포, 종모양처럼 가운데가 위로 볼록하게 생김 표준점수:z점수, 정규분포 상에서 데이터 포인트가 원점에서부터 얼마나 떨어져 있는지 표준편차의 비율로 나타내는 점수 데이터 포인트에서 평균을 빼고 표준편차로 나누어 구함 표준편차:분산의 제곱근,데이터의 분포정도를 나타냄 표준정규분포:평균이0이고 표준편차가 1인 정규분포를 말함 중심극한정리:동일한 분포에서 무작위로 n개의 샘플 추출하여 평균을 구할 때 n이 어느 정도 크다면 이 평균이 정규분포에 가까워 진다는개념(여기서 n은 30 이상).. 2023. 7. 27. Chapter06-2 혼공 파이썬 데이터 분석 맷플롯립 고급 기능 배우기 범례:그래프에 그려진 데이터의 이름과 색상을 요약한 표 피벗 테이블:테이블 형태의 데이터를 평균, 합 등의 방식으로 집계하여 만든 요약표 스택 영역 그래프:여러개의 선 그래프를 Y축 방향으로 쌓은 그래프 선 아래로 채워진 영역 형태로 표현 여러개의 막대 그래프를 Y축 방향으로 쌓으면 스택 막대 그래프 원 그래프:데이터의 비율을 부채꼴 모양으로 나타낸 그래프 autopct 매개 변수 사용해 명확하게 비율 표시 [핵심함수와 메서드] Axes.legend():그래프에 범례 추가 Axes.xlim():x축의 출력 범위 지정 DataFrame.pivot_table():피벗 테이블 기능 제공 Axes.stackplot():스택 영역 그래프 그림 DataFrame.plot.area():스택.. 2023. 7. 27. Chapter06-1 혼공 파이썬 데이터 분석 객체지향 API로 그래프 꾸미기 맷플롯립의 객체지향 API는 명시적으로 피겨 객체와 서브플롯 객체를 만들고 이 객체의 메서드를 사용하여 맷플롯립 그래프를 그리는 방법 컬러맵:맷플롯립에서 그래프를 그리는데 사용하기 위해 사전에 정의한 색상 리스트 컬러막대:데이터 포인트에 적용된 색상의 범위를 보여주는 막대 [핵심함수와 메서드] matplotlib.pyplot.rc():rcParams 객체의 값 설정 Figure.colorbar():그래프에 컬러 막대를 추가 value_counts():고유 목록 만들기 isin():목록에 포함되어 있는지 확인하기 위한 sample():행을 무작위로 선택(random_state()에 임의의 숫자를 적는다) [혼자 공부하는 데이터 분석 with_파이썬 발췌 한 내용입니다] 2023. 7. 27. Chapter05-2 혼공 파이썬 데이터 분석 선 그래프와 막대 그래프 그리기 선 그래프:각 데이터에서 포인트를 직선으로 연결한 포인트 선 스타일, 마커의 모양을 바꾸어 풍부하게 표현, 데이터값을 그래프에 텍스트로도 쓸 수 있음 막대 그래프:데이터 포인트의 크기를 막대 높이로 나타난 그래프 x좌표는 연속적이지 않은 범주형, y좌표는 해당 범주의 값 가로 막대 그래프는 값이 클수록 막대의 길이가 가로로 길어짐 [핵심함수와 메서드] matplotilb.pyplot.plot():선 그래프를 그림 matplotilb.pyplot.title():그래프 제목 설정 matplotilb.pyplot.xlabel():x축 이름 지정 matplotilb.pyplot.ylabel():y축 이름 지정 matplotilb.pyplot.xticks():x축의 눈금 위치와 레.. 2023. 7. 27. 이전 1 2 3 4 다음