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  • [Data Visualization] 데이터 시각화 - matplotlib(1)
    Data Science/Data Visualization 2021. 1. 18. 23:41

     

     

     

     

    파이썬에서 시각화를 하는 방법은 여러가지가 있지만 

    먼저 matplotlib부터 정리를 해보려고 합니다.

     

     

     

     

    기본 그래프 그리기 

     

     

    데이터 시각화를 위한 라이브러리인 matplotlib 불러오고

     

    import matplotlib.pyplot as plt

     

    시각화를 위해서 데이터 프레임을 생성해 줍니다. 

     

    x = [1, 3, 5, 7]
    y = [2, 4, 6, 8]
    
    df = pd.DataFrame({'x' : x, 'y' : y})

     

    matplotlib의 plot() 함수에 x와 y 값을 넣어주면 다음과 같은 그래프가 그려집니다.

     

    plt.plot([1, 3, 5], [2, 4, 6]);

     

     

     

     

     

     

    축 레이블 설정

     

     

    xlabel(), ylabel()을 이용하면 축의 레이블을 설정할 수 있습니다. 

     

    plt.xlabel('X')
    plt.ylabel('Y')

     

     

     

     

     

    축 범위 지정

     

     

    axis() 함수를 이용하면 축의 범위를 지정할 수 있습니다. 

     

    plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])

     

    위 그래프에 적용해보면 

     

    plt.plot([1, 3, 5], [2, 4, 6])
    plt.xlabel('X')
    plt.ylabel('Y')
    plt.axis([0, 10, 0, 10])
    plt.show()

     

     

     

     

     

     

    마커 지정하기

     

     

    marker 옵션으로 마커를 지정해줍니다. 

     

    plt.plot(x, y, marker = '')

     

    위 그래프에 marker = 'o'을 이용해 원형 마커를 지정해보면

     

    plt.plot([1, 3, 5], [2, 4, 6], marker = 'o')
    plt.xlabel('X')
    plt.ylabel('Y')
    plt.axis([0, 10, 0, 10])
    plt.show()

     

     

     

     

     

     

    그래프 색상 변경하기 

     

     

    color 옵션을 지정해서 그래프의 색상을 지정할 수 있습니다. 

     

    plt.plot(x, y, color = '')

     

    위 그래프를 초록색으로 변경해보면

     

    plt.plot([1, 3, 5], [2, 4, 6], marker = 'o', color = 'g') # g = green
    plt.xlabel('X')
    plt.ylabel('Y')
    plt.axis([0, 10, 0, 10])
    plt.show()

     

     

     

     

     

     

    그리드 설정하기 

     

     

    grid() 함수를 통해서 그래프의 그리드를 설정해 줍니다.

     

    plt.grid(True)

     

    x축과 y축 둘 다 그려지는 것이 default 이지만, x축과 y축 중 하나만 선택할 수도 있습니다. 

    뿐만 아니라 color, alpha, linestyle로 그리드 설정을 변경해 줄 수 있습니다. 

     

    plt.plot([1, 3, 5], [2, 4, 6], marker = 'o', color = 'g') 
    plt.xlabel('X')
    plt.ylabel('Y')
    plt.axis([0, 10, 0, 10])
    plt.grid(True, axis = 'y', color = '#374045', alpha = 0.3, linestyle = '--')
    plt.show()

     

     

     

     

     

     

    눈금 설정하기 

     

     

    xticks(), yticks()으로 각각 x축과 y축의 눈금을 표시할 수 있습니다.

     

    plt.xticks()
    plt.yticks()

     

    리스트나 np.arange()로 눈금을 지정해주면 됩니다. 

     

    plt.plot([1, 3, 5], [2, 4, 6], marker = 'o', color = 'g') 
    plt.xlabel('X')
    plt.ylabel('Y')
    plt.axis([0, 10, 0, 10])
    plt.grid(True, axis = 'y', color = '#374045', alpha = 0.3, linestyle = '--')
    plt.xticks([1, 3, 5, 7, 9])
    plt.yticks(np.arange(0, 11))
    plt.show()

     

     

     

     

     

     

    그래프 타이틀 설정하기 

     

     

    title()는 그래프의 타이틀을 설정합니다.

     

    plt.title()

     

    fontsize, fontweight로 폰트의 설정을 변경할 수 있고, 

    loc를 사용하면 타이틀의 위치를 변경이 가능합니다.

     

    plt.plot([1, 3, 5], [2, 4, 6], marker = 'o', color = 'g') 
    plt.xlabel('X')
    plt.ylabel('Y')
    plt.axis([0, 10, 0, 10])
    plt.grid(True, axis = 'y', color = '#374045', alpha = 0.3, linestyle = '--')
    plt.xticks([1, 3, 5, 7, 9])
    plt.yticks(np.arange(0, 11))
    plt.title('TITLE', fontsize = 20, fontweight = 'bold')
    plt.show()

     

     

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