Python-Matplotlib 패키지 3편

직접 내용 정리하고 만든 예이니 퍼가실 때는 출처를 남겨주세요 :)

※ 도움이 될 만한 포스팅

참고로, 최근 포스팅 순서대로 정리해두었습니다.

Python-Matplotlib 패키지 2편

Python-Matplotlib 패키지 1편

Python-모듈 random, 데이터 수를 세는 함수

Python-배열 4편

Python-배열 3편

Python-배열 2편

Python- 리스트, 튜플/ 배열 1편

Python - 내장함수 2편과 이터레이터,제너레이터,코루틴,정규표현식

Python - 모듈(외장함수) 2편(feat.파일 입출력과 추상클래스...)

Python - 설치없이 이용하기,실행, 사용법

Python - 모듈(외장함수) 1편

Python - 클래스 2편

Python - 클래스 1편

Python-함수

Python - 제어문

Python-자료형(사전형,집합)

Python-자료형(리스트,튜플)

Python - 자료형 (숫자형,문자열,불린형)

Python - 내장함수 1편

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Matplotlib의 다양한 차트

1. 막대그래프(bar chart)

막대그래프란, *범주형 데이터를 그래프로 나타낸 것을 말합니다.

*범주형 데이터란 같은 분류끼리 묶어놓은 것을 말합니다.

(1) 세로방향

막대그래프의 예로,

제목은 bar chart이고, a는 5, b는 1, c는 3, d는 2 를 나타내는 막대그래프를 그려본 코드입니다.

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np

plt.title('bar chart') #제목
x = np.arange(4)
xlabel = ['a','b','c','d'] 
y = [5,1,3,2]

plt.bar(x, y,alpha=0.5) #alpha는 투명도입니다.
plt.xticks(x, xlabel) #x 레이블
plt.show()

 

위 코드의 결과값은 아래와 같습니다.

(2) 가로방향

세로방향의 예를 가로방향으로 바꾸어보았습니다.

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np

plt.title('bar chart')

ylabel = ['a','b','c','d']
y = np.arange(4)
x = [5,1,3,2]

plt.barh(y, x, alpha=0.5)
plt.yticks(y, ylabel)
plt.show()

위 코드의 결과값은 아래와 같습니다.

2. 히스토그램(histogram)

히스토그램이란, 빈도를 나타낸 표(도수분포표)를 그래프로 나타낸 것을 말합니다.

아래에 작성한 코드는 주사위 1개를 6번 던진 것에 대한 빈도를 그래프로 나타낸 것입니다.

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np

pop=[1,2,3,4,5,6]
sample=np.random.choice(pop,6)
s_hist,bin_edges=np.histogram(sample,bins=12)
plt.title('Dice percentage')
plt.bar(bin_edges[:-1],s_hist,width=0.5,color='blue')
plt.show()

참고로, random.choice에 대해서는 Python-모듈 random, 데이터 수를 세는 함수 그리고 모듈(외장함수) 1편 을 참고해주시면 됩니다.

Python - 모듈(외장함수) 1편

Python-모듈 random, 데이터 수를 세는 함수

3. 파이 차트(pie)

파이차트의 예로

봄, 여름, 가을, 겨울을 좋아하는 백분율(percent)를 35%,30%,25%,10% 이라고 가정했을 때,

봄은 초록색, 여름은 파란색, 가을은 빨간색, 겨울은 하얀색으로 나타날 예정입니다.

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np

labels = ['Spring', 'Summer', 'Autumn', 'Winter']
ratio = [35, 30, 25, 10]
colors = ['green', 'blue', 'red', 'white']
explode =(0,0.1,0,0)

plt.pie(ratio, explode, labels, colors, autopct='%1.1f%%',shadow=True, startangle=90)
plt.axis('equal') #원의 형태를 유지해줍니다.
plt.show()

위 코드의 결과값은 아래와 같습니다.

4. 산점도(scatter plot)

두 개의 실수 데이터 집합의 상관관계를 살펴볼 때 쓰는 그래프입니다.

산점도의 예로,

x의 데이터는 평균이 1, 표준편차는 2, 샘플 수는 100이고 y의 데이터는 평균이 0, 표준편차는 1, 샘플 수는 100이고 x와 y의 상관관계를 알아보는 코드입니다.

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np

np.random.seed(0)

#np.random.normal(평균, 표준편차, 샘플수)
x = np.random.normal(1, 2, 100)
y = np.random.normal(0, 1, 100)
plt.scatter(x,y)
plt.show()

위 코드의 결과값은 아래와 같습니다.