07) Matplotlib 데이터 시각화

Matplotlib

파이썬에서 데이터를 그래프나 차트로 시각화 할 수 있는 라이브러리

 

그래프 그려보기

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 2, 3, 4, 5]
plt.plot(x, y)
plt.title("First Plot")		# 그래프 타이틀
plt.xlabel("x")			# x축
plt.ylabel("y")			# y축

# 오브젝트 오리엔티드 인터페이스?
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 2, 3, 4, 5]
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_title("First Plot")		# 그래프 타이틀
ax.set_xlabel("x")			# x축
ax.set_ylabel("y")			# y축

 

 

 

 

저장하기

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

fig.set_dpi(300)		# fig는 전체 도화지, ax는 그 위에 그려지는 그래프
fig.savefig("first_plot.png")

 

여러개의 그래프 그리기

x = np.linspace(0, np.pi*4, 100)
fig, axes = plt.subplots(2, 1)	# 2x1 크기의 도화지 fig 생성
axes[0].plot(x, np.sin(x))
axes[1].plot(x, np.cos(x))

 

 

matplotlib 그래프들

Line plot

# Line plot
fig, ax = plt.subPlots()
ax.plot(x, y,
	linestyle=":",
    marker="*",
    color="#524FA1"
)

그래프 옵션

# Line style
# solid
ax.plot(x, x, linestyle="-")
# dashed
ax.plot(x, x, linestyle="--")
# dashdot
ax.plot(x, x, linestyle="-.")
# dotted
ax.plot(x, x, linestyle=":")

# color
ax.plot(x, x, color="r")		# 축약어
ax.plot(x, x, color="green")
ax.plot(x, x, color="0.8")		# grayscale
ax.plot(x, x, color="#524FA1")		# RGB코드

# Marker
ax.plot(x, x, marker=".")
ax.plot(x, x, marker="o")	# 원	
ax.plot(x, x, marker="v")	# 삼각형
ax.plot(x, x, marker="s")	# 사각형
ax.plot(x, x, marker="*")

 

 

축 경계 조정하기

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, np.sin(x))

# x, y 값의 범위 지정 가능
ax.set_xlim(-2, 12)
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)

 

범례

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, x, label='y=x')
ax.plot(x, x**2, label='y=x^2')
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")

# 범례 지정
ax.legend(
	loc="upper right",
    shadow=True,
    fancybox=True,
    borderpad=2
)

 

 

Scatter

# 산점도
ax.plot(
	x, x**2, "o",		# 세 번째 값에 마커를 지정하면 라인이 아니라 점으로 그림
    markersize=15,
    markerfacecolor="white",
    markeredgecolor="blue"
)

# 사이즈와 컬러를 각각 지정해서 만들 수 있다.
colors = np.random.randint(0, 100, 50)
sizes = 500 * np.pi * np.random.rand(50) ** 2
ax.scatter(
	x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.3		# alpha: 투명도
)

 

 

Bar plot

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 4))
ax.bar(x, x*2)

# 누적해서 그릴 수 있다.
x = np.random.rand(3)
y = np.random.rand(3)
z = np.random.rand(3)
data = [x, y, z]

fig, ax = plt.subplots()
x_ax = np.arange(3)
for i in x_xa:
	ax.bar(x_ax, data[i],
    bottom=np.sum(data[:i], axis=0))	# 바닥값을 이전까지의 합으로
ax.set_xticks(x_ax)
ax.set_xticklabels(['A', 'B', 'C'])

 

Histogram

fig, ax = plt.subplots()
data = np.random.randn(1000)
ax.hist(data, bins=50)	# bins: 막대기 갯수

 

 

Matplotlib with pandas

df = pd.read_csv("filename.csv")
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(dt["order"], df["height(cm)"], label="height")
ax.set_xlabel("order")
ax.set_ylabel("height(cm)")