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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...

안녕하세용! 이번 1회 차 미니 프로젝트에서는 matplot, seaborn 라이브러리를 기반으로 데이터 시각화와 비즈니스 제안 등 분석된 데이터를 바탕으로 분석을 했습니다. matplotlib과 seaborn은 다양한 옵션이 있어서 시각화하기도 용이했지만, 다양한 만큼 정리해두지 않으면 찾아보면서 시각화하기 힘들더라고요. 그래서 수업 때 사용한 라이브러리를 정리해보겠습니다. # 라이브러리 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm import seaborn as sns %config InlineBackend.figure_format = 'reti..