seaborn2 Streamlit에서 Seaborn, Matplotlib, Plotly 활용하여 데이터 시각화하기 데이터를 효과적으로 분석하고 시각화하는 것은 매우 중요합니다. Streamlit은 Python을 활용하여 손쉽게 웹 애플리케이션을 구축할 수 있는 도구이며, 다양한 시각화 라이브러리와 함께 사용할 수 있습니다. 이번 글에서는 Seaborn(sb), Matplotlib(plt), Plotly를 Streamlit에서 활용하는 방법을 정리해보겠습니다. 1. Seaborn과 Matplotlib을 활용한 데이터 시각화Seaborn과 Matplotlib은 정적인 데이터 시각화에 특화된 라이브러리입니다. Streamlit에서 이를 활용하는 방법을 알아보겠습니다. 한글폰트 깨짐방지 #한글폰트 처리 plt.rcParams['font.family'] = 'NanumGothic' plt.rcParams['axe.. 2025. 2. 3. Python 데이터 시각화와 상관관계 분석: Matplotlib와 Seaborn 라이브러리 데이터 분석에서 시각화는 데이터를 더 직관적으로 이해할 수 있게 해주는 중요한 도구입니다. 파이썬에서는 대표적으로 Matplotlib와 Seaborn 라이브러리를 사용하여 데이터를 시각화합니다. 이 글에서는 다양한 차트 활용법과 함께, 상관관계 분석에 대해 살펴보겠습니다. 📊🔵 Matplotlib & Seaborn으로 차트 만들기1. 카운트 플롯 (Count Plot)특정 컬럼의 값별로 데이터의 개수를 바로 확인할 수 있는 플롯입니다.import seaborn as sbimport matplotlib.pyplot as plt# 기본 카운트 플롯sb.countplot(data=df, x='generation_id')plt.show()# 색깔 변경하기 🎨base_color = sb.color_palet.. 2025. 1. 23. 이전 1 다음
