[Data Visualization] 데이터 시각화 - matplotlib(2) : scatter, bar, barh

 

 

 

 

Dataset

 

 

시각화에 앞서 시각화에 사용할 데이터를 불러올게요 

seaborn의 Iris 데이터를 사용했습니다.

 

iris = sns.load_dataset('iris')

 

 

 

 

 

Scatter Plot (산점도)

 

 

matplotlib.pyplot에서 scatterplot을 그려줍니다.

 

plt.scatter('sepal_length',   # X
            'sepal_width',    # Y
            data = iris)

 

 

 

scatterplot의 색을 color로 바꿔주고 alpha로 투명도를 조절합니다.

title, xlabel, ylabel을 이용해서 제목과 X축, Y축의 label도 넣어주었습니다. 

 

plt.scatter('sepal_length',   
            'sepal_width',
            data = iris,
            color = 'green',  # marker color
            alpha = 0.7       # Transparency(0은 투명, 1은 불투명)
            )

plt.title('Scatter Plot : Iris Sepal', fontsize=15, fontweight = 'bold')
plt.xlabel('Sepal Length', fontsize=10)
plt.ylabel('Sepal Width', fontsize=10)
plt.show()

 

 

 

그룹별로 색상을 지정해주었습니다.

 

# virginica : red, setosa : green, versicolor : blue
iris['color'] = np.where(iris.species == 'virginica', '#ff7979',
                         np.where(iris.species == 'setosa', '#badc58', '#7ed6df'))

plt.scatter('sepal_length',
            'sepal_width',
            data = iris,
            c = iris['color'],   # c : color
            alpha = 0.7
            )
            
plt.title('Scatter Plot : Iris Sepal', fontsize=15, fontweight = 'bold')
plt.xlabel('Sepal Length', fontsize=10)
plt.ylabel('Sepal Width', fontsize=10)
plt.show()

 

 

 

+) 컬러 지정에 사용한 np.where는 

 

np.where(iris.species == 'setosa', 'green', 'blue')

위의 코드를 예로 설명하면 

iris.species == 'setosa' 라는 조건에 맞다면 green으로 그렇지 않다면 blue로 변환하겠다는 뜻입니다.

 

 

 

 

 

bar plot

 

 

barplot을 그리기 앞서 species별 평균을 구하는 데이터를 만들어 주었습니다.

 

df = iris.groupby('species').mean().reset_index()

 

 

 

기본 barplot을 그려주고,

제목과 X, Y축 label을 지정해주었습니다.

 

plt.bar(df['species'],       # X
        df['petal_length']   # Y
        )

plt.title('Bar Plot : Iris Petal Length', fontsize=15, fontweight = 'bold')
plt.xlabel('Species', fontsize=10)
plt.ylabel('Petal Length', fontsize=10)
plt.show()

 

 

 

 

width와 color 옵션을 이용해서 그래프 막대의 넓이와 컬러를 변경해줄 수 있습니다.

 

plt.bar(df['species'],
        df['petal_length'],
        width = 0.5,
        color = '#D6A2E8')

plt.title('Bar Plot : Iris Petal Length', fontsize=15, fontweight = 'bold')
plt.xlabel('Species', fontsize=10)
plt.ylabel('Petal Length', fontsize=10)
plt.show()

 

 

 

 

plt.barh는 가로 막대 그래프를 그려줄 수 있습니다. 

plt.bar에서 x축, y축 순서였던 것이 y축, x축 순서로 바뀝니다.

label 설정도 그에 맞춰주어야 합니다!

 

plt.barh(df['species'],          # Y
         df['petal_length'],     # X
         color = '#B33771')

plt.title('Bar Plot : Iris Petal Length', fontsize=15, fontweight = 'bold')
plt.xlabel('Petal Length', fontsize=10)
plt.ylabel('Species', fontsize=10)
plt.show()