[음악]
데이터 세트에 대해 짧게 살펴보았으니
멋진 걸 보여 드리죠
GraphLab Canvas를 소개합니다
이런 표 형태의 데이터, 그래프 데이터, 텍스트 데이터, 영상 데이터를
여러 가지 방법으로 시각화 할 수 있습니다
GraphLab Create의 시각화 도구로
데이터를 다양한 방식으로 볼 수 있습니다
GraphLab Create의
자료구조라면
무엇이든 .show를
뒤에 붙여주면 됩니다
sf.show를 입력하면 GraphLab Canvas가 시작되고
시각화된 자료구조를 보여줍니다
이 경우에는 아주 간단한 데이터 세트지요
탭을 누르면 웹페이지로 연결되는
링크가 나오는데 여기서 데이터 세트를 보여줍니다
폰트 크기를 조금 줄이겠습니다
이 데이터 세트에는 4개의 열이 있죠
이름은 알렉스, 말콤, 펠릭스 등이죠
성도 있고
사는 국가와 나이도 나옵니다
최대 나이는 25살이고 최소 나이는 22살이며
중앙값은 23이고 평균은 23.143이네요
표 보기를 클릭하면 실제로 데이터를 볼 수 있습니다
멋진 기능이죠
수백만 행이 있으면 실제로 데이터를 보기 어렵죠
하지만 표 보기를 쓰면 수백만,
수십억 행을 스크롤해가며 볼 수 있습니다
이제 열 하나를 클릭하면, 나이 열이라고 하죠,
음 제가 뭘 잘못 눌렀는지 이상한 게 나오네요
좀 이상하니 새로고침을 해보죠
히스토그램이 나오는데 카테고리를 누르면
빈도 순대로 정렬되죠
가장 흔한 값은 23이고 3명이 있네요
데이터의 42%가 23살입니다
Canvas를 이용해 데이터를 다양한 형태로 시각화할 수 있습니다
지금 촬영 중인데
Canvas를 새 창에서 열어 왔다갔다 하는 건
좀 어색한 것 같습니다
새 창을 열기보다 IPython 노트북 안에서 Canvas와
다른 시각화 도구를 여는 법을 알아보고자 합니다
graphlab.canvas.set_target이란 명령어를 호출하고
대상은 IPython 노트북이라 하죠 줄여서 ipynb입니다
똑같은 걸 계속하게 될텐데
이제는 모든 시각화가 노트북을
대상으로 하게 됩니다
다시 한번 나이 열을 보도록 하죠 이번엔 노트북 안에서요
이렇게 하면 됩니다 꽤 멋지죠
SFrame, sf에서 선택합니다
꺾쇠괄호를 쓰면 특정 열을 선택할 수 있습니다
나이 열 하나만 선택하고 .show를 입력합니다
이제 어떤 뷰에 출력할지를 정해야 하는데
방금 본 정렬된 카테고리 뷰라고 하겠습니다
만들어볼까요
방금 23이 가장 흔한 나이란 사실을 확인했습니다
23살이 전체 데이터의 42%입니다
이제 GraphLab Create를 이용해 시각화 하는 법을 알아보겠습니다
GraphLab와 다른 도구의 시각화도
강의에서 알아보겠습니다
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