facet
Facet
분할. 즉, 하나의 데이터 셋에 대해서 서로 다른 방법으로 시각화를 하는 것.
* 서로 다른 인코딩을 통한 다른 인사이트
* 같은 방법으로 동시에 여러 feature 보기
* 큰 관점, 작은 관점 등...
matplotlib에서의 facet은 여러개의 figure, ax를 통해 표현할 수 있다.
Grid spec
말 그대로 ax를 마치 grid처럼 보는 것이다. grid처럼 사용하는
data viz
color
실습에 사용된 코드가 너무 많아, 코드 관련된 내용은 쥬피터 노트북에만 정리해놨다.
연속형(sequential)
* sequential data에 적합
* 연속적 색상으로 표현
발산형(divere)
* 중앙을 기준으로 발산
* 상반된 값(기온), 서로 다른 2개(지지율) 데이터에 적합
* 보통 양 끝으로 갈수록 짙은 색
* 중앙의 색은 양쪽의 점에 편향되지 않은 색
예시
대한민국 평균 기온
Bar plot
한번 봤던 내용들인데 복습 차 필사했다.
Principle of Proportion Ink
실제 값과 그에 표현되는 잉크 양은 비례해야 한다.
* 모든 시각화 자료에서 통용되는 원칙이다.
* 반드시 x축의 시작은 0이다.
* plot의 세로 비율을 통해 데이터의 차이를 나타내야 한다.
왼쪽은 0부터 시작하지 않았다. 따라서 표현되는 그래프의 비율이 실제
데이터 시각화
Data viz
데이터
시각화를 진행할 데이터
* 데이터셋 관점(global)
* 개별 데이터의 관점(local)
정형 데이터
CSV 파일.
item = row 1개
attribute(feature) = column
시계열데이터
* 시간의 흐름에 따른 Time-Serires 형태.
* 음성, 비디오
* 시간 흐름에 따른 추세(trend), 계절성(SEasonality)