DATA101

👨‍💻 1.  개요본 포스팅에서는 파이썬 matplotlib.pyplot 패키지를 활용한 시각화 자료 저장 시 자료 내 불필요한 여백을 제거하는 방법에 대해 다룹니다.🤖 2.  문제점아래 (그림 1)과 같이, matplotlib 옵션 설정 없이 시각화 자료를 저장하게 되면 그래프 주변 사방으로 불필요한 여백이 많은 것을 확인할 수 있습니다. 이는 보고서나 대시보드 등에 활용 시 다른 차트들과의 심미성 있는 조화를 방해하는 요소가 되기도 합니다. [예시 코드 - savefig 메소드 옵션 미설정]# 패키지 설치 필요 : pip install matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt# 그래프 생성plt.plot([1, 2, 3, 4])plt.ylabel('some nu..

📌 들어가며 본 포스팅에서는 Boxplot를 해석하는 방법에 대해 알아봅니다. 아래 그림 1과 같이 세로축은 특정 값의 범위를 나타내고, 이 범위 내에서 데이터는 주로 파란색 박스 안에 분포합니다. 파란색 박스 가운데 노란색 직선으로 표시한 부분이 데이터의 중앙값(Median)이 됩니다. 박스 최상단은 제3 사분위수(Q3, 75th percentile), 최하단은 제1 사분위수(Q1, 25th percentile)입니다. 사분위수(Quantile)란 전체 데이터를 오름차순 정렬한 다음 25%씩 동일한 비율로 데이터를 나눈 것입니다. 즉, 제1 사분위수(Q1)는 가장 작은 데이터부터 전체 중 25% 비율만큼의 데이터를(25%) 의미하고, 제3 사분위수(Q3)는 중앙값(50%)에서부터 25% 비율만큼의 데이..