패스트 캠퍼스[데이터분석 강의]_ 데이터시각화 Matplotlib

Matplotlib

＊파이썬에서 데이터를 차트나 플롯으로 시각화 하는 라이브러리

 

pip install Matplotlib

import matplotlib pyplot as plt 

 

https://matplotlib.org

Matplotlib — Visualization with Python

 

＊ Matplotlib 숫자입력 

: 한개의 리스트 입력 

- 한개의 숫자 리스트 형태로 값을 입력하면 y값으로 인식

- x값은 기본적으로 [0,1,2,3]으로 설정됨 

- 파이썬 튜플, 넘파이 배열 형태로 가능 

- plt.show( ) 함수는 그래프를 화면에 나타나도록 함 

: 두개의 리스트 입력 

- 두개의 숫자 리스트 형태로 값을 입력하면 순서대로 x,y값으로 인식

- 순서쌍 (x,y)으로 매칭된 값을 좌표평면 위에 그래프 시각화 

＊ Matplotlib 축 레이블 설정

:  xlabel( ) 함수를 사용하여 그래프의 x축에 대한 레이블 표시 

:  ylabel( ) 함수를 사용하여 그래프의 y축에 대한 레이블 표시

＊ Matplotlib 범례(Legend) 설정

:  범례는 그래프에 데이터의 종류를 표시하기 위한 텍스트

:  legend( ) 함수를 사용해서 그래프에 범례표시

:  plot( ) 함수에 label파라미터 값으로 삽입 

＊ Matplotlib 축 범위 설정

: xlim() X축이 표시되는 범위 지정 [xmin, xmax]

: ylim() Y축이 표시되는 범위 지정 [ymin, ymax]

: axis() X,Y축이 표시되는 범위 지정 [xmin, xmax, ymin, ymax ]

: 입력값이 없으면 데이터에 맞게 자동으로 범위 지정

 

＊ Matplotlib 선 종류 설정 

 

    : plot() 함수의 포맷 문자열 사용

       '-' (Solid), '--' (Dashed), ':' (Dotted), '-.' (Dash-dot)

    : plot() 함수의 linestyle 파라미터 값으로도 사용

        '-' (solid), '--' (dashed), ':' (dotted), '-.' (dashdot)

    : 튜플을 사용하여 선의 종류 커스터마이즈

       (0, (1, 1)) [dotted], (0, (5, 5)) [dashed], (0, (3, 5, 1, 5)) [dashdotted]

 

 

＊ Matplotlib 마커설정 

: 기본적으로는 실선마커

: plot() 함수의 포맷문자열(Format string)을 사용해서 마커지정

 - 'ro' 는 빨간색 ('red')의 원형 ('circle')마커를 의미

 - 'k^' 는 검정색 ('black')의 삼각형 ("triangle')마커를 의미

: plot() 함수의 market 파라미터 값으로 삽입

- 'S'(Square), 'D'(diamond)

＊ Matplotlib 색상설정 

: plot() 함수의 포맷 문자열 사용해서 색상지정 

: plot() 함수의 color 파라미터 값으로 삽입

: 다양한 색상링트 참고 

 

 

 

 

 

＊ Matplotlib 타이틀설정 

: title() 함수를 이용하여 타이틀 설정

: title() 함수의 loc 파라미터 값으로 위치설정 

 - loc 파라미터 : {'left', 'center', 'right'} 

: title() 함수의 pad 파라미터 값으로 타이틀과 그래프와의 간격(포인트단위) 설정

＊ Matplotlib 눈금 표시

: xticks(), yticks() 함수는 각각 X축, Y축에 눈금설정

: xticks(), yticks() 함수의 label 파라미터 값으로 눈금 레이블 설정 

＊ Matplotlib 막대 그래프

: bar() 함수 이용하여 막대 그래프 시각화

: bar() 함수의 color 파라미터 값으로 색상설정

: bar() 함수의 color 파라미터 값으로 막대폭 설정

 

＊ Matplotlib 산점도

: scatter() 함수 이용하여 산점도 시각화

: scatter() 함수의 color 파라미터 값으로 마커의 색상설정

: scatter() 함수의 size 파라미터 값으로 마커의 크기설정

 

 

＊ Matplotlib 다양한 그래프 종류 

: matplotlib.pyplot.bar() : 막대그래프

: matplotlib.pyplot.barh(): 수평막대그래프

: matplotlib.pyplot.scatter(): 산점도

: matplotlib.pyplot.hist(): 히스토그램

: matplotlib.pyplot.errobar(): 에러바

: matplotlib.pyplot.pie(): 파이차트

: matplotlib.pyplot.matshow(): 히트맵 

 

＊ Matplotlib subplot 이용한 여러개 그래프 시각화

: subplot() 함수는 영역을 나눠 여러개의 그래프 시각화

: plt.subplot(row, column, index)

: tight_layout() 함수는 모서리와 서브플롯의 모서리 사이의 여백(padding)을 설정

 

 

＊ Matplotlib 한 좌표평면 위에 다른 종류의 그래프 시각화

: matplotlib.pyplot.bar() : 막대그래프

: plt.subplots() 함수는 한 좌표평면 위에 여러개 그래프 시각화 가능 

: plt.subplots() 함수의 디폴트 파라미터는 1이며 즉 plt.subplots(nrow=1, ncols=1)의미

: plt.subplots() 함수는 figure 와 axes값을 반환 

: figure 

 - 전체 subplot 의미

 - 서브플롯 안에 몇개의 그래프가 있던지 상관없이 그걸 담는 전체 사이즈를 의미

: axe

 - 전체중 낱낱개 의미

 - ex) 서브플롯 안에 2개 (a1,a2)의 그래프가 있다면 a1, a2를 일컬음

: twinx() 함수는 ax1과 축을 공유하는 새로운 Axes 객체 생성