<jupyter_start><jupyter_text>데이터 시각화seaborn 패키지를 활용하여 데이터 시각화 실습을 수행한다.먼저 필요한 데이터를 로드한다.<jupyter_code>import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# seaborn 임포트
import seaborn as sns

%matplotlib inline
# Data Loading
iris = pd.read_csv("../data/iris.csv")
tips = pd.read_csv("../data/tips.csv")
titanic = pd.read_csv("../data/titanic.csv")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>문제 1. tips['total_bill']에 대한 히스토그램을 그리시오.<jupyter_code>ax = plt.subplots()
ax = sns.distplot(tips['total_bill'])
ax.set_title('Total Bill Histogram')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>문제 2.tips 데이터프레임에서 요일별 데이터의 빈도(frequency) 막대그래프로 표시하시오.<jupyter_code>ax = plt.subplots()
ax = sns.countplot('day', data=tips)

ax.set_title('count of days')
ax.set_xlabel('day of week')
ax.set_ylabel('Frequency')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>문제 3.titanic 데이터 셋 - 타이타닉호의 각 클래스별 승객 수를 막대그래프로 표시하시오.<jupyter_code>ax = plt.subplots()
ax = sns.countplot(x="Pclass", data=titanic)
plt.title("passengers in the Titanic")
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>문제 4.titanic 데이터 셋 - 타이타닉호의 생존자와 사망자의 명 수를 막대그래프로 비교해서 나타내시오.<jupyter_code>ax = plt.subplots()
ax = sns.countplot(x="Survived", data=titanic)
plt.title("Survived")

# 막대그래프 라벨 
ax.set_xticklabels(['survied = no','survied = yes'], rotation=45)

plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>문제 5. tips 데이터셋 - 'total_bill'과 'tip'의 상관관계를 산점도로 나타내시오.<jupyter_code>ax = plt.subplots()
ax = sns.regplot(x='total_bill', y='tip', data=tips)

ax.set_title('Scatter of Total bill and Tip') # 제목지정
ax.set_xlabel('Total Bill') 
ax.set_ylabel('tip')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>문제 6.tips 데이터셋 - 'time'가 Lunch, Dinner에 따라서 'total_bill'분포를 비교하는 박스 그래프를 표시하시오.<jupyter_code>ax = plt.subplots()
ax = sns.boxplot(x='time', y='total_bill', data=tips)
ax.set_title('Bar plot of time and total_bill') # 제목지정
ax.set_xlabel('time') # X축 제목
ax.set_ylabel('total_bill') # Y축 제목<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>문제 7.iris 데이터 셋 - sepal_length	sepal_width	petal_length	petal_width의 상관관계 쌍을 산점도 행렬을 그려서 나타내시오.<jupyter_code># Iris Pair Plot, Hue로 꽃의 종을 시각화
sns.pairplot(iris, hue="species", markers=["o", "s", "D"],
             palette="husl")
plt.show()<jupyter_output><empty_output>
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