import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import matplotlib.font_manager as fm
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
font_path = '/kaggle/input/nanum34/NanumSquareR.ttf'
font_name = fm.FontProperties(fname=font_path, size=10)#.get_name()
plt.rc('font', family=font_name.get_name())
## plt 입력 시 fontproperties=font_name 매개변수 넣어주기
gnr_code_name_plot = sns.barplot(x = 'gnr_code_name', y = 'song_cnt', data = gnr_count, order = gnr_list_desc)
gnr_code_name_plot.set_title('장르 별 매핑된 곡 수 분포', fontproperties=font_name)
gnr_code_name_plot.set_xlabel('대분류 장르코드', fontproperties=font_name)
gnr_code_name_plot.set_ylabel('곡 수', fontproperties=font_name)
plt.xticks(rotation = 90, fontproperties=font_name)
plt.show()
반응형
'DATA SCIENCE' 카테고리의 다른 글
[KG] 온톨로지는 어떻게 만들고 평가할 수 있을까? (1) | 2024.11.24 |
---|---|
[KG] GraphRAG: RAG에 지식그래프 더하기 (논문 Review - From Local to Global: A GraphRAG Approach to Query-Focused Summarization) (1) | 2024.11.10 |
[KG] LLM에 날개를 달아줄 지식그래프 (Unifying Large Lanuage Models and Knowledge Graphs 논문) (2) | 2023.07.02 |
[KG] 세상의 모든 데이터를 하나로 연결하는 지식그래프 (Knowledge Graph) (1) | 2023.03.12 |
[Kaggle] kernel에서 data 추가하기 (0) | 2020.07.05 |