Matplotlib & Seaborn

Matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np

x = np.linspace(0, 5, 11)
y = x ** 2

plt.plot(x,y)
plt.xlabel('x Label')
plt.ylabel('y Label')
plt.title('Title')

plt.subplot(1, 2, 1) #1 by 2에서 첫번째 subplot
plt.plot(x,y)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(y,x)

#object-oriented method
fig = plt.figure() # empty canvas
axes = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) #첫 두개: 위치, 다음 두개: 가로와 높이
axes.plot(x,y)
axes.set_title('Large')

ax2 = fig.add_axes([0.2, 0.5, 0.3, 0.3]) # fig라는 canvas 안에 또 다른 그래프를 만든다.
ax2.set_title('Small')
fig

fig2 = plt.figure(figsize = (8, 5), dpi = 60) #size와 해상도를 정해줄 수 있다.
fig2.savefig('my_pic.png', dpi = 200) #figure를 파일로 저장할 수 있다.

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
ax.plot(x, x**2, label = 'X squared') #하나의 평면에 y = x^2과 y = x^3 그래프를 모두 그린다.
ax.plot(x, x**3, label = 'X Cubed')
ax.set_xlim([0,1]) #limit x range
ax.legend()


Seaborn

import seaborn as sns 
%matplotlib inline

tips = sns.load_dataset('tips')
sns.distplot( tips['total_bill'] ) #total_bill에 대한 분포가 어떻게 돼 있는지 보여준다.
sns.jointplot(x = 'total_bill', y = 'tip', data = tips) #?
sns.pairplot(tips) #각 항목들끼리를 비교해서 보여준다
sns.pairplot(tips, hue = 'sex') #비교할 때 sex항목에 대해 차이를 알 수 있도록 보여준다.
sns.barplot(x = 'sex', y = 'total_bill', data = tips)
sns.countplot(x = 'sex', data = tips) #성별 당 데이터 수를 보여준다
sns.boxplot(x = 'sex', y = 'total_bill', data = tips) # 어떤 특정 값들이 어느 정도 범위로 분포돼있는지를 보여준다.



-------------------------------------------------------
Reference

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

논문 정리 - MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters

Abstract 맵리듀스는 큰 데이터 셋을 다루는 프로그래밍 모델이다 . 사용자는 map 함수를 통해서 키 / 밸류 쌍을 이용하여 intermediate key/value pair 를 만들고 reduce 함수를 통해서 그 intermediate pair 들을 같은 key 별로 합쳐준다 . 많은 일들이 이런 모델을 통해 표현될 수 있다 . 이 모델은 분산 시스템이나 병렬 시스템에 대한 경험이 부족하더라도 분산 시스템의 자원을 쉽게 사용할 수 있게 해준다 . 1. introduction 데이터가 많아지면서 reasonable time 안에 작업을 끝내기 위해 수백 혹은 수천대의 기계에 분산되어야 했다 . 이 때 어떻게 연산을 병렬화하고 , 데이터를 분산하고 , 실패 작업을 어떻게 처리할지가 이슈가 되었다 . 이런 복잡한 문제들을 해결하기 위해 병렬화의 세세한 부분들은 숨기고 fault tolerance 하며 데이터를 분산시켜주고 로드 밸런싱을 해주는 라이브러리를 통해서 연산을 맵과 리듀스로 간단히 표현하도록 했다 . 2. Programming Model 사용자가 직접 만드는 맵 함수는 입력으로 key/value pairs 를 받아서 intermediate key/value pairs 를 만든다 . 그러면 intermediate key/value pairs 에 대해서 맵리듀스 라이브러리가 같은 key 별로 value 들을 묶어서 리듀스 함수로 보내준다 . 마찬가지로 사용자가 직접 만드는 리듀스 함수는 이 데이터를 받아서 key 별로 묶인 value 들을 합쳐서 표현한다 . 리듀스 함수에 전달되는 intermediate 데이터는 iterator 의 형태로 전달되기 때문에 메모리에 다 안 들어갈 정도로 큰 데이터도 처리할 수 있다 . 예를 들어서 , 어떤 문서에 있는 각 단어들이 몇 번 나왔는지 세는 프로그램을 생각해보자 . 그렇다면 맵 함수는 입력으로 < 문서 이름 , 문서 내용 > 의...
자세한 내용 보기

논문 정리 - The Google File System

The Google File System 1. Introduction 새로운 관점 component failure 은 예외가 아니라 일반적인 상황이다 . 그래서 constant monitoring, error detection, fault tolerance, automatic recovery 가 필요하다 . 파일의 크기가 커졌다 . I/O 작업이나 block 크기 등이 고려되어야 한다 . 원래 있는 데이터에 덮어쓰는 작업보다는 새로운 데이터를 추가한다 . 따라서 appending 이 성능 최적화에 중요해졌다 . 2. Design Overview 2.1 assumptions 시스템은 잘 고장나는 저렴한 장비들로 구성되어 있다 . 시스템은 큰 파일이 있다 . 작은 파일들도 있지만 optimizing 할 때는 고려하지 않는다 . 로드는 주로 큰 스트리밍 읽기와 작은 랜덤 읽기로 구성되어 있다 . 로드는 또한 파일에 데이터를 추가하는 많은 sequential write 가 있다 . 같은 파일에 여러 사용자가 동시에 데이터를 추가하는 경우도 잘 고려해야 한다 . 빠른 반응 속도 보다는 high sustained bandwidth 가 더 중요하다 . 대부분의 타겟 애플리케이션은 데이터 뭉텅이를 빠른 시간 내에 처리하는 것을 중요하게 여긴다 . 2.2 Interface 파일은 hierarchically , 디렉토리에 정렬돼있고 path name 으로 구분된다 . 또한 GFS 는 snapshot 과 record append 기능이 있다 . snapshot 은 파일이나 디렉토리 트리를 복사한다 . record append 는 다수 클라이언트가 데이터를 하나의 파일에 동시에 추가할 수 있도록 해준다 . 각 append 의 atomicity 를 보장하면서 . 2.3 Architecture 하나의 마스터와 여러개의 chunkserver 로 구성되어 있다 . 그리고 다수의...
자세한 내용 보기

kazoo: Using zookeeper api with python

``` pip3 install kazoo ``` https://kazoo.readthedocs.io/en/latest/basic_usage.html https://kazoo.readthedocs.io/en/latest/api/client.html ### 접속 ``` from kazoo.client import KazooClient zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181') zk.start() ``` 호스트에 접속할 때 default port는 2181이다. ### 상태 Listener zookeeper의 상태가 변하는 것을 알 수 있다. ``` from kazoo.client import KazooState def my_listener(state):     if state == KazooState.LOST:         # Register somewhere that the session was lost     elif state == KazooState.SUSPENDED:         # Handle being disconnected from Zookeeper     else:         # Handle being connected/reconnected to Zookeeper zk.add_listener(my_listener) ``` LOST CONNECTED SUSPENDED 의 state를 가질 수 있다. 가능한 상태 변화 - LOST -> CONNECTED - CONNECTED -> SUSPENDED - CONNECTED -> LOST - SUSPENDED -> LOST - SUSPENDED -> CONNECTED ### CRUD - `zk.create("/my/favorite/node", b"a value")` `create(path...
자세한 내용 보기