18. Matplotlib - 기타 데이터 시각화 라이브러리(Seaborn, Bokeh, Folium)
2018. 2. 28. 23:26
1. Seaborn
matplotlib을 기반으로 만들어진 시각화 라이브러리로 사용방법이 아주 유사하다.
공식사이트 갤러리로 가서 살펴보면 된다.
(https://seaborn.pydata.org/examples/index.html)
2. Bokeh
웹 브라우저 상에서의 시각화에 효과적인, Python 인터랙티브 시각화 라이브러리로,
플롯을 html 파일로 export하여, 웹브라우저 상에서 확인할 수 있고, interactive하게 조작이 가능하다.
예를 들어, 선택한 부분만 히스토그램이 활성화되는 기능도 있다.
마찬가지로 matplotlib과 사용방식이 유사하다. 공식사이트의 갤러리에서 살펴보자.
(https://bokeh.pydata.org/en/latest/)
3. Folium
지리적 데이터 시각화에 특화된 라이브러리로, 자바스크립트 라이브러리인 leaflet.js기반이다.
지도 데이터 사용을 위해 선행되어야 하는 적으며, 설치와 사용법이 간단하다.
공식 깃허브 : https://github.com/python-visualization/folium
'빅데이터 관련 프로그래밍 > Python - bigdata(pandas 기초)' 카테고리의 다른 글
| 20. pandas 추가 – 계층적 인덱싱(정렬함수, 통계함수적용, 인덱스와 칼럼 전환(stack,unstack)) (3) | 2018.03.02 |
|---|---|
| 19. pandas 추가 – 데이터 합치기 2가지 방식(merging, concatenating) (1) | 2018.03.01 |
| 참고 : matplotlib 분석 정리 (0) | 2018.02.28 |
| 17. Matplotlib – 데이터 분석하기(3개) (4) | 2018.02.28 |
| 16. Matplotlib - figure, subplot-axes/ Plot모양 변형/ 눈금,레이블,범례 / 축의 범위 확인 및 변경 (1) | 2018.02.27 |