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Altair에서 변형 함수 사용하기

Vega-Lite는 몇 가지 간단한 데이터 변형 함수를 제공합니다. 물론 보통의 경우에 차트로 시각화하려는 원본 데이터는 DataFrame의 형태로 나와 있고, 데이터 프레임 자체를 조작하여 원하는 변형을 미리 처리하는 것이 보다 유연하고 강력합니다. (데이터 프레임은 원래 그럴려고 쓰는 것이니까요) 그렇지만 원본 데이터를 미리 조작하기 어려운 경우라면 간단한 변형은 Vega-Lite의 기능을 활용하는 방법도 고려해볼 수 있습니다. 오늘은 이 글을 통해서 Altair에서 데이터 변형을 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 인코딩에서 집합 함수를 사용하기 가장 간단하게 쓰이는 방법으로는 차트 정보를 인코딩할 때, 필드 이름 대신에 집합 함수를… 더 보기 »Altair에서 변형 함수 사용하기

Jupyter용 시각화 라이브러리 Altair

파이썬 생태계에서 데이터 시각화 분야에서는 matplotlib이 사실상 독보적인 위치에 있음은 반론의 여지가 별로 없긴합니다. 하지만 일관성이 부족한 API나 그래프의 외관을 예쁘게 만드려면 과다한(?) 노동이 필요한 점은 단점으로 지적받기는 합니다. 이런 문제를 극복하기 위해서, 기본적으로 예쁜 그래프를 만들 수 있도록 해주는 Seaborn이나, R의 ggplot의 인터페이스를 이식해온 plotnine 같은 대안이 존재합니다.

데이터 시각화에 대한 니즈는 유독 파이썬에서만 있는 것은 아니기에, 다른 많은 언어들에서도 훌륭한 데이터 시각화 도구들이 나오고 있습니다. jupyter의 경우 웹 기반의 노트북을 지원하고 있기 때문에 자바 스크립트로 만들어진 프론트엔드 시각화 도구를 접목하여 사용하기가 용이합니다. 자바 스크립트 쪽에서 선언적인 API, 높은 자유도 등의 요구조건을 만족하는 시각화 프론트엔드로 Vega가 있습니다.

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IJulia 설치방법

IJulia는 Jupyter용 Julia 커널로 Jupyter 노트북에서 julia를 사용할 수 있게 해준다. 이를 사용하려면 시스템에 당연히 줄리아가 설치되어 있어야 하고, 파이썬 및 jupyter도 설치돼 있어야 한다. 여기서는 Julia를 업그레이드(재설치)하면서 IJulia를 어떻게 다시 설치했는지 그 과정을 기록한다.

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