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1. 히스토그램은 수치형 데이터의 분포를 표현해주는 그래프이다.
- 옵션값 bins로 얼마나 잘게 자를 것인지를 결정할 수 있다.
2. skew : 표본 비대칭도 : 자료의 치우친 정도
- Skewness : 왜도
- 정규분포, T분포와 같이 대칭인 분포의 경우 왜도는 0이다 = 0에 가까울수록 대칭인 그래프
- 오른쪽으로 긴 꼬리를 가진 경우 왜도는 양수이다 (아래 그래프는 왜도가 4.7)
- 반대로 왼쪽으로 긴 꼬리를 가진 경우라면 왜도는 음수
3. plt.legend(loc = "best")
- legend : 범례 표시하기
- loc 옵션 : 위치를 정하는 것이다.
'best' 0
'upper right' 1
'upper left' 2
'lower left' 3
'lower right' 4
'right' 5
'center left' 6
'center right' 7
'lower center' 8
'upper center' 9
'center' 10
f, ax = plt.subplots(1,1, figsize= (8,8))
sns.distplot(df_train['Fare'], label = f"Skewness : {df_train['Fare'].skew()}", ax = ax)
plt.legend(loc = 'center right')
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