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3-Data-Visualization/10-visualization-distributions Expand file tree Collapse file tree 1 file changed +2
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lines changed Original file line number Diff line number Diff line change 99## [ 강의 전 퀴즈] ( https://red-water-0103e7a0f.azurestaticapps.net/quiz/18 )
1010## 새 데이터셋 탐색하기
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12- 데이터를 자세히 조사하는 또 다른 방법은 데이터의 분포, 또는 데이터가 축에 따라 구성되는 방식을 살펴보는 것입니다. 예를 들어, 미네소타 새들의 최대 날개 길이나 최대 체중의 일반적인 분포에 대해서 배우고 싶습니다 .
12+ 데이터를 자세히 조사하는 또 다른 방법은 데이터의 분포, 또는 데이터가 축에 따라 구성되는 방식을 살펴보는 것입니다. 예를 들어, 미네소타 새들의 최대 날개 길이나 최대 체중의 일반적인 분포에 대해 알고 싶을 수도 있습니다 .
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1414이 데이터셋의 데이터 분포에 대한 몇 가지 사실들을 알아보겠습니다. 이 수업 폴더의 루트에 있는 _ notebook.ipynb_파일에서 Pandas, Matplotlib 및 데이터를 import합니다:
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@@ -79,6 +79,7 @@ hist = ax.hist2d(x, y)
7979![ 2D plot] ( images/2D.png )
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8181히스토그램은 숫자 데이터에 대해 기본적으로 잘 작동합니다. 텍스트 데이터에 따라 분포를 확인하려면 어떻게 해야 합니까?
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8283## 텍스트 데이터를 사용하여 분포에 대한 데이터셋 탐색하기
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8485이 데이터 세트에는 새 카테고리와 속, 종, 과에 대한 좋은 정보와 보존 상태도 포함되어 있습니다. 이 보존 정보를 자세히 살펴봅시다. 새들의 보존 상태에 따라 분포는 어떻게 되나요?
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