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seaborn 시각화 라이브러리 옵션 정리 1. 히스토그램 + kde 중첩 plt.figure(figsize=(13,6)) plt.subplot(1,2,1) sns.histplot(data=titanic, x='Age', hue='Survived', bins=16,stat='density', kde=True, multiple='stack') plt.title('seaborn 히스토그램') plt.subplot(1,2,2) plt.hist(data=titanic, x='Age', bins=20, color='pink', edgecolor='black', alpha=0.7, density=True,) plt.xlabel('Age') plt.title('matplot 히스토그램') plt.grid() plt...
https://github.com/etri-city-traffic-brain/traffic-visualization GitHub - etri-city-traffic-brain/traffic-visualization Contribute to etri-city-traffic-brain/traffic-visualization development by creating an account on GitHub. github.com DTG 교통 빅데이터 기반 유동 흐름 데이터 시각화 한 방향으로만 이동하며 수집한 연속점 데이터를 변환하여 OD(Origin-Destination) 데이터로 전처리 - 연속점 사이의 방향 값을 구해 궤적을 집계 - 궤적 간 흐름에 가중치 부여 - 유동 흐름을 동적으로 시각화 (flowma..