[혼공분석] 6주차 (1) - Chapter 06-1: 객체지향 API로 그래프 꾸미기

[기본 숙제]

p.344의 손코딩(맷플롯립)의 컬러맵으로 산점도 그리기)을 코랩에서 그래프 출력하고 화면 캡쳐하기

code

# 노트북이 코랩에서 실행 중인지 체크합니다.
import sys
if 'google.colab' in sys.modules:
    !echo 'debconf debconf/frontend select Noninteractive' | debconf-set-selections
    # 나눔 폰트를 설치합니다.
    !sudo apt-get -qq -y install fonts-nanum
    import matplotlib.font_manager as fm
    font_files = fm.findSystemFonts(fontpaths=['/usr/share/fonts/truetype/nanum'])
    for fpath in font_files:
        fm.fontManager.addfont(fpath)
       
# 맷플롯립 임포트하고 DPI 기본값 변경
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100

# 폰트 지정: 나눔고딕, 크기 11
plt.rc('font', family='NanumBarunGothic', size=11)
# 폰트 확인
print(plt.rcParams['font.family'], plt.rcParams['font.size'])

import gdown
gdown.download('https://bit.ly/3pK7iuu', 'ns_book7.csv', quiet=False)
import pandas as pd
ns_book7 = pd.read_csv('ns_book7.csv', low_memory=False)
ns_book7.head()

# 고유한 출판사 목록 만들기
top30_pubs = ns_book7['출판사'].value_counts()[:30]
top30_pubs

# 발행 도서 개수 기준으로 상위 30개 출판사 목록
top30_pubs_idx = ns_book7['출판사'].isin(top30_pubs.index)
top30_pubs_idx

# 산점도 중 1,000개만 선택
ns_book8 = ns_book7[top30_pubs_idx].sample(1000, random_state=42)
ns_book8.head()

# 산점도 그리기
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
sc = ax.scatter(ns_book8['발행년도'], ns_book8['출판사'],
                # 마커 테두리 선 두께 변경, 마커 테두리 색 변경, 투명도 조절
                linewidths=0.5, edgecolors='k', alpha=0.3,
                # 마커의 크기가 눈에 더 잘 띄도록, 산점도 색 지정, 값에 따른 색상 표현
                s=ns_book8['대출건수']**1.3, c=ns_book8['대출건수'], cmap='jet')
ax.set_title('출판사별 발행도서')
fig.colorbar(sc)
fig.show()

[추가 숙제]

p. 356~359의 스택 영역 그래프를 그리는 과정을 정리하기

code

import sys
if 'google.colab' in sys.modules:
    !echo 'debconf debconf/frontend select Noninteractive' | debconf-set-selections
    !sudo apt-get -qq -y install fonts-nanum
    import matplotlib.font_manager as fm
    font_files = fm.findSystemFonts(fontpaths=['/usr/share/fonts/truetype/nanum'])
    for fpath in font_files:
        fm.fontManager.addfont(fpath)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', family='NanumBarunGothic')
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100

import gdown
gdown.download('https://bit.ly/3pK7iuu', 'ns_book7.csv', quiet=False)
import pandas as pd
ns_book7 = pd.read_csv('ns_book7.csv', low_memory=False)
ns_book7.head()

top30_pubs = ns_book7['출판사'].value_counts()[:30]
top30_pubs_idx = ns_book7['출판사'].isin(top30_pubs.index)

ns_book9 = ns_book7[top30_pubs_idx][['출판사', '발행년도', '대출건수']]
ns_book9 = ns_book9.groupby(by=['출판사', '발행년도']).sum()

ns_book9 = ns_book9.reset_index()
ns_book9[ns_book9['출판사'] == '황금가지'].head()

ns_book10 = ns_book9.pivot_table(index='출판사', columns='발행년도')
ns_book10.head()

top10_pubs = top30_pubs.index[:10]
year_cols = ns_book10.columns.get_level_values(1)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.stackplot(year_cols, ns_book10.loc[top10_pubs].fillna(0), labels=top10_pubs)
ax.set_title('년도별 대출건수')
ax.legend(loc='upper left')
ax.set_xlim(1985, 2025)
fig.show()