matplotlib

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matplotlib 란?

• 파이썬의 대표 시각화 도구
• matplotlib은 plt로 줄여서 사용
• Jupyter notebook 유저의 경우 matplotlib 결과가 out session애 나타나는 것이 유리해, %matplotlib inline 옵션을 사용한다

그래프

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시작 : plt.figure(figsize=(그림에 대한 속성))
그림을 그려라 : plt.plot([], [] ...)
끝 : plt.show()

그래프 명령어

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1. 000 = np.arrange(a, b, s) : 000을 a 부터 b 까지 s 간격으로 그려라

2. 그래프의 결과가 중요한 경우 코드는 def() 함수로로 작성한다
   -> 나중에 별도의 셀에서 그림만 나타낼 수 있기 때문

3. 명령어 종류

def drawGraph() :
	plt.figure(figsize=(10, 6))  # ⭐시작!, 사이즈 지정
    plt.plot(t, np.sin(t), label="sin") # t값, t갑이 들어간 sin()함수, 이름은 "sin"
    plt.plot(t, np.cos(t), label="cos") # t값, t갑이 들어간 cos()함수, 이름은 "cos"
    plt.grid() # 그래프의 격자 완성
    plt.legend() # label 들의 범례를 표현
    plt.xlabel("time") # X축의 제목
    plt.ylabel("Amplitude") #y축의 제목
    plt.title("Example of sinewave") #그래프의 제목
    plt.show() # 마무리 (⭐항상 마지막에 써줘야 함)

1. 이론

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import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rc

rc("font", family="Malgun Gothic")
get_ipython().run_line_magic("matplotlib", "inline")

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9], [1,1,2,3,4,2,3,5,-1,3])
plt.show()

2. 실습_(1) 기본

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1. 그래프 기본

• 삼각함수 그리기

• np.arange(a,b,s) : a부터 b까지 s간격
• np.sin(value)

import numpy as np

t = np.arange(0, 12, 0.01)
y = np.sin(t)

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(t, np.sin(t))
plt.plot(t, np.cos(t))
plt.show()

2. 격자 무늬 추가

plt.grid(True)

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(t, np.sin(t))
plt.plot(t, np.cos(t))
plt.grid(True)
plt.show()

3. 그래프 제목 추가

plt.title ("Example of sinwave")

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(t, np.sin(t))
plt.plot(t, np.cos(t))
plt.grid(True)
plt.title ("Example of sinewave")
plt.show()

4. x축, y축 제목 추가

plt.xlabel("time")
plt.ylabel("Amplitude")

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(t, np.sin(t))
plt.plot(t, np.cos(t))
plt.grid(True)
plt.title ("Example of sinewave")
plt.xlabel("time")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.show()

5. 주황색, 파란색 선 데이터 의미 구분

plt.legend(labels=["sin", "cos"])

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(t, np.sin(t))
plt.plot(t, np.cos(t))
plt.grid(True)
plt.title ("Example of sinewave")
plt.xlabel("time")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.legend(labels=["sin", "cos"])
plt.show()

📌아래 방법을 더 선호

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(t, np.sin(t), label="sin") 📌
plt.plot(t, np.cos(t), label="cos") 📌
plt.legend() 📌
plt.grid(True)
plt.title ("Example of sinewave")
plt.xlabel("time")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.show()

3. 실습_(2) 커스텀

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1. 점 모양 변경

2. 선형 그래프

def drawGraph():
    plt.figure(figsize=(10,6))
    plt.plot(
        t,
        y,
        color="green", 
        linestyle="dashed", # 점선 형태의 선
        marker="o", #동그라미 모양
        markerfacecolor="blue",
        markersize=15,
    )
    plt.xlim([-0.5, 6.5]) # x축의 범위
    plt.ylim([0.5, 9.5]) # y축의 범위
    plt.show
drawGraph()

3. scatter plot

t = np.array(range(0, 10))
y = np.array([9,8,7,9,8,3,2,4,3,4])

def drawGraph():
    plt.figure(figsize=(10,6))
    plt.scatter(t, y)
    plt.show()
drawGraph()

4. scatter plot_커스텀

colormap = t

def drawGraph():
    plt.figure(figsize=(20,6))
    plt.scatter(t, y, s=50, c=colormap, marker=">")
    plt.colorbar() # 오른쪽에 color bar
    plt.show()
drawGraph()

Pandas에서 plot 그리기

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⭐

google > matplotlib > documentation > Examples > Gallery 참고 할 것..!

data_result.head()

data_result["인구수"].plot(kind="bar", figsize=(10,10))

data_result["인구수"].plot(kind="barh", figsize=(10,10))

kind="barh" h 를 추가하면 가로 막대 그래프로 변경

Seaborn

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1. 시작

2. 실습

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1. seaborn 기초

x= np.linspace(0,14,100) # 0~14까지 100개의 data를 만들어라
y1 = np.sin(x)
y2 = 2 * np.sin(x + 0.5)
y3 = 3 * np.sin(x + 1.0)
y4 = 4 * np.sin(x + 1.5)

plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(x, y1, x, y2, x, y3, x, y4)
plt.show()

2. sns.set_style()

• white, whitegrid, dark, darkgrid, ticks

3. seaborn tips data

• boxplot

  

• swarmplot

  

• lmplot (엘엠피엘오티) i 아님, 주의!

  total_bill과 tips 사이 관계 파악

  

4. flight data

• pivot

  pivot 구성 3가지 요소 : index, colums, values

  flights = flights.pivot(index="month", columns="year", values="passengers")
  flights.head()

  
  

• heatmap

  annot=True : 네모 칸 안의 숫자 넣(true), 안넣(false)
  fmt="d" : 정수형으로 표현 (f:플롯형)

  plt.figure(figsize=(10,8))
  sns.heatmap(data=flights, annot=True, fmt="d") 
  plt.show()

  
  

• heatmap

  cmap="YlGnBu" : 색상 변경

  plt.figure(figsize=(10,8))
  sns.heatmap(data=flights, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu")
  plt.show()

  

5. iris data (pairplot)

• pairplot

  sns.pairplot(iris)
  plt.show()

  

• 스타일 지정

  sns.set_style("ticks") : 스타일 지정 코드
  종류 : white, whitegrid, dark, darkgrid, ticks

sns.set_style("ticks")
sns.pairplot(iris)
plt.show()

• 담겨있는 데이터 확인

iris["species"].unique()

• 카테고리별 항목 확인

  hue option을 활용 한다

  sns.pairplot(iris, hue="species")
  plt.show()

  
  

• 원하는 항목만 그리기

sns.pairplot(iris, x_vars=["sepal_width", "sepal_length"], y_vars=["petal_width", "petal_length"])
plt.show()

6.