Data visualization (자료 시각화) is viewed by many disciplines as a modern equivalent of visual communication. It involves the creation and study of the visual representation of data. (https://en.wikipedia.org/wiki/Data_visualization)

Data analysis시 차트로 표시할 수 있는 것들

• Q-Q plot: 두 데이터셋이 같은 분포인지 확인
• Scatter plot: 두 데이터셋이 상관관계인지 확인
• Box plot, Violin plot: 자료의 분포 확인
• Heat map: 자료의 특징을 한눈에 보기
• Volcano plot: 통계적 유의성을 다른 정보와 함께 보기

다양한 예제들 #

• 실시간 반응형 등시선도(Realtime Interactive Isochrone Map) 그리기 2019-03-26

그밖에, 유명인의 탄생지역과 사망지역을 이동으로 가시화

관련 자료 #

• The Python Graph Gallery: 다양한 차트에 대한 일목요연 설명과 Python 코드 예제들

관련 프로그램, 라이브러리 #

• Chartify

관련 논문 #

• Ten Simple Rules for Better Figures PLOS Computational Biology 2014-09-11

관련 기사 #

• Best Python Visualization Libraries for Data Science in 2018 2018-07-16: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh, Pydot 소개
• 5 Quick and Easy Data Visualizations in Python with Code 2018-03-02: Python으로 데이터 가시화하는 개괄적 내용들
• Introduction to Data Visualization with Altair 2016-08-29: With Altair
• Genomic Data Visualization in Python 2016-03-15: Deep sequencing 결과를 Python으로 가시화하는 예제 코드와 상세한 설명 -- Heatmap 등 다수.
• Overview of Python Visualization Tools Practical Business Python 2015-01-20: pandas, Seaborn, ggplot, Bokeh, Pygal, Plot.ly 비교 분석
• Visualizing millions of DNA sequences – in your web browser! 2014-06-06

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• Q-Q plot
• scRNA-seq

[Software Applications] About (SoftwareApplication 1) #

• Circa
• Plotly

Related Codes (Code 2) #

• Matplotlib
• ngs.plot

[Codes] About (Code 3) #

• D3.js
• Seaborn
• ngs.plot

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