파이썬 matplotlib 기초-2

글 개요 

https://yoo-young.tistory.com/21

파이썬 matplotlib 기초

이전에 작성한 matplotlib 기초 1편에 이어서 작성하겠습니다. 

 

글 본문

matplotlib 라이브러리에는 산점도를 표시하는 함수기능이 있습니다. 쉽게 말해 산점도란 도화지에 좌표들을 점으로 표시하는 방법입니다. 두 개의 변수간의 관계를 나타내는 방법입니다. 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 




x = np.array([range(0,10)])
y = np.array([range(0,10)])


plt.figure(figsize=(10,6))
plt.scatter(x, y)
plt.show()

scatter plot

scatter()함수에도 plot()함수처럼 그래프를 꾸밀 수 있는 옵션들이 존재합니다.  예를들어,  산점도의 크기를 조절하거나, 산점도의 색상을 다르게하거나 산점도 마커를 다른 모양으로 만들 수 있습니다. 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 


t = np.arange([range(0,10)]
y = np.arange([range(0,10)]

# 산점도가 증가할 때마다 색상을 바꾸는 설정입니다.
colorMap = t 

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.scatter(t, y, s= 200, c = colorMap, marker='<')
plt.colorbar()
plt.show()

scatter plot 옵션

scatter의 s옵션은 마커의 크기 조절 옵션이고 c는 마커의 색상을 조절합니다. marker옵션은 마커의 모양을 설정할 수 있습니다. 

 

 

 

 

pandas 라이브러리에 있는 시각화 함수 사용하기

matplotlib 라이브러리말고 pandas 라이브러리에도 시각화를 할 수 있는 함수들이 있습니다. 간단하게 데이터프레임을 만들어보고 그 데이터프레임을 가지고 판다스의 시각화 함수를 사용해 봅시다. 

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd 



x_data = pd.DataFrame({
		'A':[1,2,3,4,5],
        'B':['a','b','c','d','e']
})

# pandas 함수의 plot함수 사용해보기
# kind = barh로 해주면 가로방향의 데이터 시각화 형태를 볼 수 있습니다
x_data['A'].plot(kind='bar' figsize=(5,5))

 

판다스의 기본 시각화