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Visualization

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[matplotlib] Dashes 완벽공략 Dashes 왜인지 모르겠지만, matplotlib 공식 문서에 있는 dashes 설명이 살짝 부족하다. 그래서, 매번 쓸 때 마다 검색하는데, 스스로를 위한 참고용으로 남겨놓는다. Method dash_style1 = (, ) dash_style2 = (, , , ) dash_style3 = (, (, )) dash_style4 = (, (, , , , , )) plt.plot(x, y, dashes=dashe_style1) plt.hlines(y, xmin, xmax, dashes=dashe_style3) hlines와 같은 함수에서는 plot에서 쓰는 dashes 옵션이 먹히지 않는다. 맨 앞에 offset을 추가해 주어야 함 dash_style3은 tuple의 tuple임을 유의 Example i..

Networkx: 효과적인 node position with hierarchy (editing) Visualization: e(연결선 시각화의 모든 것):editing Python에서 plot을 하다 보면 가끔 연결선을 시각화해야하는 경우가 있다. 바로 다음과 같다. Network를 그릴 때 Hierarchy를 표현할 때 diagram 또는 관계도를 그릴 때 그외에 기타 등등 이런 경우에 시각화를 하다보면 맘에 드는 경우도 있고, 마음에 들지 않는 경우도 있다. 나는 첫 번째와 두 번째 경우가 모두 해당되는 경우였다. Louvain Method를 통해 군집에 대한 Hierarchy structure를 얻었고, 이를 시각화하기 위해 graphviz_layout의 prog='dot'옵션을 사용해서 다음과 같은 이미지를 얻었는데, graphviz_layout에는 우선 두 가지 문제점이 있었다. posit..

[python] PDF, CDF, CCDF 그리기 with log binning Summary 내가 아카이빙용으로 그린거라 설명이 자세하지 않을 수 있음 PDF, CDF, CCDF를 그리는데 numpy.histogram으로 그리면 매번 귀찮은 점이 있어 코드를 작성 데이터가 fat-tail을 가지고 있다면, log binning을 해야함 log binning을 할 때, 양수가 아니라면 문제가 발생할 수 있어 임의로 masking을 하도록 작성 log binning을 할 경우 _bin size_에 따라 분포 형태 (기울기)가 다르게 보일 수 있음 이런 경우 CDF를 보면 됨 추가적으로 fat-tail을 보고싶다면 CCDF를 보면 됨 Example plot Code def hist(x, nbin=50, log= True, kind = 'CCDF', approx = True..

[visualization]Multivariate Time Series Visualization Multivariate Time Series Visualization 선형 그래프가 많이 있을 때, 이를 시각화 하는건 여러가지 방법이 있겠지만.... 고민 끝에 아래와 같은 그래프를 얻었다....!!!!!! 나와 같은 고민이 있는 분들이 참고하면 좋겠다. 그롬이만 Graph 그래프 변천사 최종 그래프 Code ############ CONSTANT ############ CONST\_MAX\_GRAPH = sum(\[len(tsC\[x\]) > min\_len for x in range(len(tsC))\]) CONST\_ZOOM\_RATIO = .1 C1 = 'royalblue' C2 = 'lightcoral' C3 = 'black' alp = .5 fig ..

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