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Author: subinium

matplotlib/README.md

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 각 내용은 jupyter notebook으로 만들 예정입니다.
 
-전체적인 내용이 완성되기 전까지는 표현이 살짝 raw 할 수 있습니다. 
- 
+전체적인 내용이 완성되기 전까지는 표현이 살짝 raw 할 수 있습니다.
+
 - 이 내용을 보기전에 [pandas나 numpy 튜토리얼(TBD)](/data_processing)을 먼저 보면 좋습니다.
 - 제목에 link + bold처리는 1차 완료한 내용입니다.
 
-## 기초
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-> 이것만 알아도 기본은 먹고 들어간다!
-
-### 1. matplotlib 입문
-
-기본적인 문법 연습과 matplotlib를 가볍게 살펴봅시다.
+## 1. matplotlib와 시각화 이해하기
 
-- [**1-1. 기본적인 plot 3가지 (line, bar, scatter)**](/matplotlib/1-1.3_basic_plots.ipynb)
-- [**1-2. Matplotlib의 미리보기**](/matplotlib/1-2.preview.ipynb)
-- [**1-3. API의 이해**](/matplotlib/1-3.API.ipynb)
-- [**1-4. Figure와 Axes**](/matplotlib/1-4.Figure_Axes.ipynb)
-- [**1-5. 색과 테마**](/matplotlib/1-5.Color_Stylesheet.ipynb)
+- [1-1. 기본적인 plot 3가지](/matplotlib/1-1.3_basic_plots.ipynb)
+- [1-2. Matplotlib의 미리보기](/matplotlib/1-2.preview.ipynb)
+- [1-3. API의 이해](/matplotlib/1-3.API.ipynb)
+- [1-4. Figure와 Axes](/matplotlib/1-4.Figure_Axes.ipynb)
+- [1-5. 색과 테마](/matplotlib/1-5.Color_Stylesheet.ipynb)
 - [1-6. Text의 종류와 위치](/matplotlib/1-6.Text.ipynb)
+- 1-7. numpy와 pandas
 
-### 2. matplotlib의 다양한 시각화
-
-matplotlib에서 제공하는 여러 함수를 사용하며 시각화에 대한 시야를 넓혀봅시다.
-
-- 다양한 plot (1) : hist
-- 다양한 plot (2) : box plot, violin plot 
-- 다양한 plot (3) : heatmap, countour, colorbar
-- 다양한 plot (4) : pie chart, polar axis
-- 다양한 plot (4) : stream plot
-- 다양한 plot (5) : 3D
-
-### 3. matplotlib 활용도 높이기
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-간단하지만 좋은 기능을 모아봤습니다.
-
-- Plot의 Lifecycle
-- Layout 가이드
-- rcParams 사용하기
-- 이미지 파일 읽기
-- Pandas에서 사용하기
-
-## 심화
-
-> plot깎는 개발자가 되어 완성된 plot을 만들어보자!
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-### 4. 더 잘 설명하기 위한 Text & Path
-
-제목, 축, 설명 등 여러 text요소를 활용합시다.
-
-- 텍스트에서 custom할 수 있는 요소
-- bbox로 텍스트 감싸기
-- 수식 쓰기
-- Path 사용하기
-
-### 5. 더 이쁜 시각화를 위한 Color & Theme
+## 2. matplotlib의 다양한 시각화 방법
 
-기본 theme만 벗어나도 고수처럼 보일 수 있습니다.
+- 2-1. 다양한 plot (1) : hist
+- 2-2. 다양한 plot (2) : box plot, violin plot
+- 2-3. 다양한 plot (3) : heatmap, countour, colorbar
+- 2-4. 다양한 plot (4) : pie chart, polar axis
+- 2-5. 다양한 plot (4) : stream plot
+- 2-6. 다양한 plot (5) : 3D
 
-- colormaps 이해하기
-- theme 활용
+## 3. 더 좋은 설명을 위한 여러 요소
 
-### 6. 더 깔끔하게 그리기 위한 Subplot들
+- 3-1. Text params
+- 3-2. Grid
+- 3-3. Axis
+- 3-4. Path
 
-Dashboard처럼 차트들을 나눠봅시다.
+## 4. 더 이쁜 시각화를 위한 Color
 
-- plot 여러개 그리기 (1) : Gridspecs
-- plot 여러개 그리기 (2) : Imagegrid
-- plot안에 plot 그리기 : inset_axes, make_axes_locatable
+- 4-1. color
+- 4-2. choose colormaps
+- 4-3. create colormaps
 
-### 7. Matplotlib 고인물되기
+## 5. 완성된 시각화를 위한 정렬
 
-- Animation
-- Interactive
+- 5-1. plot 여러개 그리기 (1) : Gridspecs
+- 5-2. plot 여러개 그리기 (2) : Imagegrid
+- 5-3. plot안에 plot 그리기 : inset_axes, make_axes_locatable
 
+## 6. Settings & Custom
 
+- 6-1. rcParams
+- 6-2. theme 활용
+- 6-3. custom theme
 
+## 7. Interactive & Animation
 
+- 7-1. Animation
+- 7-2. Interactive