[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 [음악]