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데이터 분석

[PL 0303] 데이터 시각화를 위한 파이썬 - 맷플롯립 마스터 클래스

맷플롯립 라이브러리를 이용한 데이터 시각화를 다루는 강의입니다.

29명 이 수강하고 있어요.

MatplotlibPython인공지능(AI)
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입문자를 위해 준비한
[데이터 분석, Matplotlib] 강의입니다.

이런 걸 배울 수 있어요

  • Python

  • Matplotlib

  • Data Visualization

NOTICE

본 강의는 인공지능 특화 커리큘럼 All about AI의 pre-semester(본 학기 전 사전 준비 학기)에 속한 강의이며,

데이터 처리 라이브러리 NumPy, Matplotlib, Pandas 중
데이터 시각화의 핵심적인 Matplotlib를 다루는 강의입니다.

Miro Link: https://miro.com/app/board/uXjVNJ8PZSs=/?share_link_id=801072444784

All About AI에 대한 소개는 오리엔테이션 강의를 참고해주세요.

파이썬을 이용한 데이터 시각화의 핵심 Matplotlib!

파이썬 세상에서 Matplotlib은 데이터 시각화의 de facto standard인 라이브러리입니다.

NumPy와 마찬가지로 한 번 제대로 배워놓으면, 앞으로 어떤 분야를 배우든지 톡톡히 도움이 되는 라이브러리입니다.

본 강의에서는 Matplotlib을 다른 어떤 교육자료보다 완벽하게 배웁니다.

체계적인 구성과 객체 지향 관점에서의 Matplotlib!

본 강의는 4개의 파트와 18개의 챕터로 이루어져 있습니다.

Part.I Matplotlib Preview

Chap1 Visualization Preview with PyPlot Interfaces

Chap2 Visualization Preview with OOP Interfaces

Part.II Matplotlib Anatomy

Chap3 Matplotlib Anatomy Prerequisites

Chap4 Figure Objects

Chap5 Axes Objects

Chap6 Text Objects

Chap7 Spines, Ticks and Grids

Chap8 Axis Objects and Legends

Chap9 Colormaps and Colorbars

Chap10 rcParams and Styles

Chap11 Transformations

Part.III Plotting APIs

Chap12 Pairwise Data Visualizations

Chap13 Statistical Distributions Visualizations

Chap.14 Gridded Data Visualizations

Chap.15 3D Data Visualizations

Part.IV Visualization Hands-on Practices

Chap.16 EDA on the Iris Species

Chap.17 MNIST Classification

Chap.18 EDA on the London Bike Sharing


다음은 목표를 이루기 위해 배워야 하는 내용을 설명하기 위해 파트를 역순으로 소개합니다.

Part.IV Visualization Hands-on Practices

최종적으로 본 강의를 통해 데이터를 우리가 원하는대로 시각화하는 능력을 배웁니다.

이 목표에 맞게, 마지막 Part.VI에서는 머신러닝에서 가장 많이 사용되는 데이터를 처리하여 시각화하는 연습을 진행합니다.

다음은 Part.VI에서 직접 저와 함께 만들어볼 시각화의 예시입니다.

Part.III Plotting APIs

Part.VI와 같은 그래프를 그리기 위해선, Matplotlib에서 제공하는 다양한 plotting API의 사용법을 배워야 합니다.

Matplotlib에선 다음과 같은 종류의 plotting을 제공합니다.

우리는 본 강의에서 위 그림들 중 잘 사용되지 않는 그래프를 제외한 모든 plotting API의 사용법을 배웁니다.

Part.II Matplotlib Anatomy

우리가 바로 Part.III의 내용을 배우기 앞서, Part.II에선 모든 그래프에 공통적으로 적용되는 요소들에 대한 사용법을 배웁니다.

이 그림에서 볼 수 있듯이 Figure, Axes, Text, Spine, XAXis, YAxis, Tick, Ticklabel, Grid와 같은 요소들은 모든 그래프에 적용됩니다.

따라서 Part.II에선 본격적으로 그래프를 그리기 앞서 이런 공통적인 요소들을 우리가 어떻게 원하는대로 다룰 수 있는지 배웁니다.

이를 통해 Matplotlib의 세상에 모두 적용되는 공통적인 요소들을 한 번에 배울 수 있으며, 체계적으로 Matplotlib이 동작하는 방법을 배울 수 있습니다.

Part.I Matplotlib Preview

Part.II에선 Matplotlib 그래프의 구성 요소들을 하나하나 배웁니다.

다만 바로 이 내용을 배우면, 배우는 내용들이 다소 뜬구름 잡는 소리처럼 들릴 수 있습니다.

따라서 가장 첫 번째 파트인 Part.I에선 가볍게 Matplotlib을 이용하여 그래프를 그리는 전반적인 과정의 맛을 봅니다.

Matplotlib에서 사용되는 두 가지 인터페이스에 대해 가볍게 배우고, 이 PyPlot 인터페이스와 OOP 인터페이스 중 OOP Interface가 강력한 이유에 대해 배웁니다.

이를 통해 다음 배우는 내용들이 어디에, 어떻게 적용되는지 이해할 수 있습니다.

Reference Note로서의 강의!

파이썬의 Matplotlib을 실전에서 사용할 때, 상당히 많은 내용이 있기 때문에, 모든 걸 외우고 사용하기엔 무리가 있습니다.

본 강의의 강의노트들은 앞으로 여러분들이 인터넷에서 자료들을 찾으며 비효율적으로 일하지 않고, 강의 노트를 보며 빠르게 작업할 수 있게 도와주는 reference note로서의 역할을 톡톡히 할 것입니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 파이썬을 이용하여 데이터를 다루시는 분

  • 머신러닝, 딥러닝을 배우시는 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 넘파이(Numpy) 기초

  • 파이썬 문법 기초

안녕하세요
공대형아(신경식)입니다.

2,378

명

수강생

82

개

수강평

76

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답변

5.0

점

강의 평점

12

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강의

강의 이력

  • [멋쟁이 사자처럼] 인공지능중고급과정

  • [국립기상과학원] 2022, 2023년 기상 AI 부트캠퍼

  • [삼성전기] 신입SW과정 전문반

  • [국가과학기술인력개발원] R&D 수행 역량 강화 장기 멘토링

  • [원광대학교] 원광대학교 AI 집체교육 및 AI 장단기과정

  • [한국지능정보사회진흥원] SW여성인재 교육

  • [SK m&service] 데이터 기반 의사결정

  • [한국IT비즈니스진흥협회] ICT COG Academy

  • [패스트캠퍼스] 수학적으로 접근하는 딥러닝 강사

  • [패스트캠퍼스] 한 번에 끝내는 머신러닝과 데이터분석 A-Z

  • [패스트캠퍼스] 바이트 디그리 Lv.2 Deep Learning Essentials

  • [패스트캠퍼스] 딥러닝인공지능 초격차

  • [패스트캠퍼스] 컴퓨터 공학 초격차 VER.2

     

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커리큘럼

전체

103개 ∙ (19시간 55분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
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