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Commit f7c6fb2

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3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md

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@@ -9,7 +9,7 @@
99
## [강의 전 퀴즈](https://red-water-0103e7a0f.azurestaticapps.net/quiz/18)
1010
## 새 데이터셋 탐색하기
1111

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.
1313

1414
이 데이터셋의 데이터 분포에 대한 몇 가지 사실들을 알아보겠습니다. 이 수업 폴더의 루트에 있는 _notebook.ipynb_파일에서 Pandas, Matplotlib 및 데이터를 import합니다:
1515

@@ -79,6 +79,7 @@ hist = ax.hist2d(x, y)
7979
![2D plot](images/2D.png)
8080

8181
히스토그램은 숫자 데이터에 대해 기본적으로 잘 작동합니다. 텍스트 데이터에 따라 분포를 확인하려면 어떻게 해야 합니까?
82+
8283
## 텍스트 데이터를 사용하여 분포에 대한 데이터셋 탐색하기
8384

8485
이 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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