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분포 시각화하기
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| 분포 시각화 - Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya) |
이전 수업에서, 미네소타의 새에 대한 데이터셋에 대해서 몇몇 흥미로운 사실들을 배웠습니다. 이상치를 시각화하면서 잘못된 데이터들을 발견하고 새들의 최대 길이에 따라 새 카테고리들의 차이를 살펴보았습니다.
강의 전 퀴즈
새 데이터셋 탐색하기
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.
이 데이터셋의 데이터 분포에 대한 몇 가지 사실들을 알아보겠습니다. 이 수업 폴더의 루트에 있는 _notebook.ipynb_파일에서 Pandas, Matplotlib 및 데이터를 import합니다:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
birds = pd.read_csv('../../data/birds.csv')
birds.head()일반적으로, 이전 수업에서와 같이 산점도를 사용하면 데이터가 분포되는 방식을 빠르게 확인할 수 있습니다:
birds.plot(kind='scatter',x='MaxLength',y='Order',figsize=(12,8))
plt.title('Max Length per Order')
plt.ylabel('Order')
plt.xlabel('Max Length')
plt.show()이렇게 하면 새 한 마리당 몸길이의 일반적인 분포에 대한 개요를 제공하지만 실제 분포를 표시하는 최적의 방법은 아닙니다. 이 작업은 보통 히스토그램을 생성하여 처리됩니다. ## 히스토그램으로 작업하기
Matplotlib는 히스토그램을 사용하여 데이터 분포를 시각화하는 매우 좋은 방법을 제공합니다. 이 유형의 차트는 막대의 상승 및 하락을 통해 분포를 확인할 수 있는 막대 차트와 같습니다. 히스토그램을 작성하려면 숫자 데이터가 필요합니다. 히스토그램을 작성하기 위해, 히스토그램의 종류를 ’hist’로 정의하는 차트를 표시할 수 있습니다. 이 차트는 전체 데이터셋의 숫자 데이터 범위에 대한 MaxBodyMass 분포를 보여 줍니다. 주어진 데이터의 배열을 더 작은 폭(bins)으로 나누어 데이터 값의 분포를 표시할 수 있습니다:
보시다시피, 이 데이터셋에 있는 400마리 이상의 새들의 대부분은 최대 체질량에서 2000 미만의 범위에 속합니다. 매개 변수 bins를 30과 같이 더 높은 숫자로 변경하여 데이터에 대한 더 깊이 이해하세요:
이 차트는 좀 더 세분화된 방식으로 분포를 보여줍니다. 주어진 범위 내에서만 데이터를 선택하여 왼쪽으로 치우치지 않은 차트를 만들 수 있습니다:
데이터를 필터링하여 체중이 60 미만인 새들만 골라서 40개의 bins을 표시합니다:
filteredBirds = birds[(birds['MaxBodyMass'] > 1) & (birds['MaxBodyMass'] < 60)]
filteredBirds['MaxBodyMass'].plot(kind = 'hist',bins = 40,figsize = (12,12))
plt.show() 
✅ 다른 필터와 데이터 포인트를 사용해보세요. 데이터의 전체 분포를 보려면, 라벨링된 분포를 표시하도록 ['MaxBodyMass'] 필터를 제거하세요.
히스토그램에서는 다음과 같은 몇 가지 색상 및 레이블 향상 기능도 제공합니다:
2D 히스토그램을 생성하여 두 분포 간의 관계를 비교합니다. MaxBodyMass와 MaxLength를 비교해보겠습니다. Matplotlib은 더 밝은 색상을 사용하여 수렴을 보여주는 기본 제공 방법을 제공합니다:
x = filteredBirds['MaxBodyMass']
y = filteredBirds['MaxLength']
fig, ax = plt.subplots(tight_layout=True)
hist = ax.hist2d(x, y)예상되는 축을 따라 이 두 요소 사이에는 다음과 같은 특별한 수렴이 있는 것으로 보입니다:
히스토그램은 숫자 데이터에 대해 기본적으로 잘 작동합니다. 텍스트 데이터에 따라 분포를 확인하려면 어떻게 해야 합니까?
텍스트 데이터를 사용하여 분포에 대한 데이터셋 탐색하기
이 데이터셋에는 새 카테고리와 속, 종, 과에 대한 좋은 정보와 보존 상태도 포함되어 있습니다. 이 보존 정보를 자세히 살펴봅시다. 새들의 보존 상태에 따라 분포는 어떻게 되나요?
✅ 데이터셋에서 보존 상태를 설명하기 위해 여러 약어가 사용됩니다. 이 약어는 종의 상태를 분류하는 기관인 세계자연보전연맹 멸종위기생물목록 카테고리에서 가져왔습니다.
- CR: 심각한 멸종 위기
- EN: 멸종 위기에 처한
- EX: 멸종
- LC: 관심대상
- NT: 거의 위협
- VU: 취약
텍스트 기반 값이므로 히스토그램을 생성하려면 변환을 수행해야 합니다. filteredBirds 데이터프레임을 사용하여 최소 날개 길이과 함께 보존 상태를 표시합니다. 무엇을 볼 수 있습니까?
x1 = filteredBirds.loc[filteredBirds.ConservationStatus=='EX', 'MinWingspan']
x2 = filteredBirds.loc[filteredBirds.ConservationStatus=='CR', 'MinWingspan']
x3 = filteredBirds.loc[filteredBirds.ConservationStatus=='EN', 'MinWingspan']
x4 = filteredBirds.loc[filteredBirds.ConservationStatus=='NT', 'MinWingspan']
x5 = filteredBirds.loc[filteredBirds.ConservationStatus=='VU', 'MinWingspan']
x6 = filteredBirds.loc[filteredBirds.ConservationStatus=='LC', 'MinWingspan']
kwargs = dict(alpha=0.5, bins=20)
plt.hist(x1, **kwargs, color='red', label='Extinct')
plt.hist(x2, **kwargs, color='orange', label='Critically Endangered')
plt.hist(x3, **kwargs, color='yellow', label='Endangered')
plt.hist(x4, **kwargs, color='green', label='Near Threatened')
plt.hist(x5, **kwargs, color='blue', label='Vulnerable')
plt.hist(x6, **kwargs, color='gray', label='Least Concern')
plt.gca().set(title='Conservation Status', ylabel='Max Body Mass')
plt.legend();
최소 날개 길이와 보존 상태 사이에는 좋은 상관 관계가 없어 보입니다. 이 방법을 사용하여 데이터셋의 다른 요소를 테스트합니다. 다른 필터를 시도해 볼 수도 있습니다. 상관관계가 있습니까?
밀도분포 그래프
지금까지 살펴본 히스토그램이 ’계단형’이며 호를 따라 부드럽게 흐르지 않는다는 것을 눈치채셨을 수도 있습니다. 더 부드러운 밀도 차트를 표시하려면 밀도분포 그래프를 시도할 수 있습니다.
밀도분포 그래프를 사용하려면 새로운 플롯 라이브러리 Seaborn에 익숙해지세요.
Seaborn을 로드하고 기본 밀도분포 그래프를 시도하기:
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.kdeplot(filteredBirds['MinWingspan'])
plt.show()
최소 날개 길이 데이터에 대해 이전 그림이 어떻게 반영되는지 확인할 수 있습니다; 조금 더 부드워졌습니다. Seaborn의 문서에 따르면 “히스토그램에 비해 KDE는 특히 다중 분포를 그릴 때 덜 복잡하고 더 해석하기 쉬운 플롯을 생성할 수 있습니다. 그러나 기본 분포가 한정되어 있거나 매끄럽지 않은 경우 왜곡이 있을 가능성이 있습니다. 히스토그램과 마찬가지로 표현의 품질도 좋은 평활화 매개변수(smoothing parameters)의 선택에 따라 달라집니다.” 출처 다시 말해, 이상치는 차트를 잘못 작동하게 만듭니다.
두 번째 차트에서 들쭉날쭉한 MaxBodyMass 선을 다시 보고 싶다면, 다음 방법을 사용하여 다시 만들면 매우 부드럽게 만들 수 있습니다:
부드럽지만 너무 부드럽지 않은 선을 원하는 경우 bw_adjust 매개변수를 편집하세요:
✅ 이러한 유형의 그림 및 실험에 사용할 수 있는 매개변수에 대해 읽어보세요!
이러한 유형의 차트는 아름답게 설명되는 시각화를 제공합니다. 예를 들어 코드 몇 줄을 사용하여 새 한마리당 최대 체질량 밀도를 표시할 수 있습니다:
sns.kdeplot(
data=filteredBirds, x="MaxBodyMass", hue="Order",
fill=True, common_norm=False, palette="crest",
alpha=.5, linewidth=0,
)
여러 변수의 밀도를 하나의 차트에서 보여줄 수도 있습니다. 새의 보존 상태와 비교하여 새의 MaxLength 및 MinLength 텍스트 입력하세요:
아마도 이러한 길이에 따른 ‘취약한’ 새들의 무리가 의미가 있는지 없는지 연구해볼 가치가 있을 것입니다.
🚀 도전
히스토그램은 기본 산점도, 막대 차트 또는 꺾은선형 차트보다 더 정교한 유형의 차트입니다. 히스토그램 사용의 좋은 예를 찾으려면 인터넷에서 검색해보세요. 어떻게 사용되고, 무엇을 입증하며, 어떤 분야나 조사 분야에서 사용되는 경향이 있습니까?
강의 후 퀴즈
복습 & 자기주도학습
이 수업에서는 Matplotlib를 사용하고 보다 정교한 차트를 보여주기 위해 Seaborn으로 작업을 시작했습니다. “하나 이상의 차원에서 연속 확률 밀도 곡선”인 Seaborn의 kdeplot에 대한 연구를 수행하세요. 작동 방식을 이해하려면 문서를 읽어보세요.