[부스트캠프 AI Tech] 다양한 시각화 방법론

Polar Plot (극 좌표계) : projection = 'polar' / polar=True

• 거리(R), 각(Theta)를 사용하여 Plot
• scatter, bar, plot, fill 모두 사용 가능
• 각도 단위가 degree & radian 혼용되므로 주의

 

Radar Plot

• 극 좌표계에서 가장 대표적으로 사용할 수 있는 Rador Plot
• 별 모양으로 생겨서 Star Plot으로 불리기도 함
• 중심점을 기준으로 N개 변수의 값을 표현 가능
• 캐릭터 능력치 분석 / 비교에 좋음
• 주의 사항
  - 각 feature가 독립적이어야 하고 스케일이 비슷해야 함
  - 척도도 같아야 함. 순서형 변수와 수치형 변수가 함께 있다면 신중
  - 다각형 면적이 중요해보이지만 feature 순서에 따라 달라지기 때문에 중요하다 말할 수 없음
  - feature가 많아질수록 가독성이 떨어짐

 

Pie Chart

• 원을 부채꼴로 분할하여 표현하는 통계 차트
• 전체를 백분위로 나타낼 때 유용
• but 비교가 어렵기 때문에 지양하자
  - 오히려 bar plot, waffle chart가 유용. bar plot과 pie chart는 할 수 있는 일은 비슷하지만 bar plot이 비교가 쉬움

Donut Chart

• 중간이 비어있는 Pie Chart
• Plotly로 사용

Sunburst Chart

• 햇살을 닮은 차트
• 계층적 데이터를 시각화하는데 사용.
• 하지만 Treemap을 추천
• Plotly로 사용

 

Missingno

• %pip install missingno
• 결측치(missing value)를 시각화

Treemap

• 계층적 데이터의 대표적 시각화 방식
• 계층적 데이터를 직사각형을 사용하여 포함 관계를 표현한 시각화 방법
• %pip install squarify / Plotly의 treemap 사용

Waffle Chart

• 와플 형태로 discrete하게 값을 나타내는 차트
• 기본적으로 정사각형 형태이나 원하는 벡터 이미지(Icon) 사용 가능
• %pip install pywaffle

Venn

• 벤다이어그램
• %pip install pyvenn / %pip install matplotlib-venn