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파이썬, 데이터, 데이터 시각화

2D KDE Plot의 특정 면적에 해당되는 지점 및 중심 구하기

1. 2D KDE(Kernel Density Estimation) Plot 2D KDE (Kernel Density Estimation) plot은 두 변수의 결합 분포를 시각화하는 데 사용되는 도구입니다. "KDE"는 연속적인 확률 밀도 함수를 추정하는 데 사용되는 비모수적 방법을 나타냅니다. 이 방법에서 "커널"이라는 스무딩 함수를 사용하여 각 데이터 포인트 주변에 작은 '힐(hill, 언덕)' 또는 '분포'를 생성하며, 이 모든 작은 분포들을 합치면 전체 데이터의 밀도를 나타내는 하나의 부드러운 표면이 생성됩니다. 2D KDE plot의 주요 특징 및 사용 사례는 다음과 같습니다: 데이터의 분포 확인: 2D KDE는 스캐터 플롯과 달리 두 변수의 결합 분포를 보다 명확하게 시각화할 수 있습니다. 데..

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Seaborn 라이브러리를 이용한 KDE Plot 및 2D KDE Plot 그리기

1. Seaborn 라이브러리란? Seaborn은 Python의 데이터 시각화 라이브러리로, Matplotlib을 기반으로 하여 보다 아름답고 의미 있는 데이터 시각화를 위한 편리한 인터페이스를 제공합니다. Seaborn의 주요 특징 및 장점은 다음과 같습니다: 아름다운 기본 스타일: Seaborn은 Matplotlib의 기본 스타일보다 더 현대적이고 세련된 시각화를 제공합니다. 그리고 기본 색상 팔렛트와 테마가 풍부하여 쉽게 사용할 수 있습니다. 데이터프레임 호환: Seaborn은 Pandas의 DataFrame과 매우 잘 통합되어 있으므로 데이터 분석 결과를 직접 시각화하기 쉽습니다. 고급 분포 플롯 도구: 커널 밀도 추정(Kernel Density Estimation, KDE)과 같은 고급 통계 도..