실습 코드 : https://colab.research.google.com/drive/17tzODyMBLNE3KOGK7aUwRwqhi57ArZJb?usp=sharing
맷플롯립 기본요소
Figure 객체
모든 그래프 구성요소를 가지고 있는 최상위 객체. figure()를 통해 명시적으로 생성하면 그래프의 다양한 옵션을 조정할 수 있다.
figsize = 그래프의 크기 조정 가능.
figsize=(9,6)
- 단위 : Inch(72DPI), 기본 크기 : 6,4
- 픽셀 단위 크기 지정 :
plt.figure(figsize=(900/72, 600/72)- 보다 정확한 크기 지정을 위한
tight레이아웃 해제 :
%config InlineBackend.print_figure_kwargs = {'bbox_inches': None}
dpi = 인치당 픽셀 수 조정
dpi=144
rcParams 객체
맷플롯립 그래프의 기본값을 관리하는 객체.
DPI 기본값 변경
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100
산점도 마커 모양 변경
plt.rcParams['scatter.marker'] = '*'
marker : 산점도 마커 모양의 1회성 변경을 위한 매개변수
plt.scatter(..., marker='+')
여러 개의 서브플롯 출력하기
subplots()
서브플롯을 정의하기 위한 함수로 원하는 서브플롯 갯수를 매개변수에 넣어준다.
subplots(행 개수, 열 개수)
fig, axs = plt.subplots(2)
axs[0].scatter(ns_book7.도서권수, ns_book7.대출건수, alpha=0.1)
axs[1].hist(ns_book7.대출건수, bins=100)
axs[1].set_yscale('log')
fig.show()figsize = 크기 조절 가능
fig, axs = plt.subplots(2, figsize=(6,8))
set_title() = 제목 설정 가능.
axs[0].set_title('scatter plot')
set_x(y)label = 축 이름 설정 가능.
axs[0].set_xlabel('number of books')
axs[0].set_ylabel('borrow count')
선 그래프와 막대 그래프 그리기
pandas 데이터 가공(도서 대출 데이터) - 연도별 도서 개수 구하기
value_counts()
데이터 프레임의 한 열의 고유 값 등장 횟수 계산
count_by_year = ns_book7['발행년도'].value_counts()
sort_index()
인덱스 순으로 정렬
count_by_year = ns_book7['발행년도'].value_counts().sort_index()
선 그래프 그리기 plot(x축 값, y축 값)
선 그래프를 그리는 함수
plt.plot(count_by_year.index, count_by_year.values)
linestyle = 선 모양 변경 가능, defalut : '-'
- 실선 : '-'
- 점선 : ':'
- 쇄선 : '-.'
- 파선 : '--'
- marker 매개변수로 점 모양 지정 가능
color = 색상 지정 가능. 16진 컬러 코드나 색상명 입력 가능
color='red' / color='#ff0000'
그래프 모양 표현 을 축약 가능
plt.plot(count_by_year, '.:r')
x(y)ticks()
눈금을 정의할 수 있다.
plt.xticks(range(1947, 2030, 10)
annotate()
그래프의 점에 문자열을 나타냄.
슬라이스를 통해 5개 씩 건너뛰면서 표시하기
for idx, val in count_by_year[::5].items():
plt.annotate(val, (idx, val))
xytext = 문자열의 위치 이동.
plt.annotate(val, (idx, val), xytext=(idx+1, val+10))
- 이동 단위 지정을 위해 textcoords를 함께 사용 가능.
plt.annotate(val, (idx, val), xytext=(0, 2), textcoords='offset points')
막대 그래프 그리기 bar(x축 값, y 축 값)
막대 그래프를 그리는 함수. plot과 매우 유사하다.
plt.bar(count_by_subject.index, count_by_subject.values)
width = 막대의 두께 조절, default = 0.8,
color = 색상 조정.
plt.bar(count_by_subject.index, count_by_subject.values, width=0.7, color='blue')
annotate의 매개변수들
- ha : 텍스트 정렬 (left, right , center)
- fontsize : 텍스트 크기 설정
- color : 텍스트 색상 조정
plt.annotate(val, (idx, val), xytext=(0, 2), textcoords='offset points', fontsize=8, ha='center', color='green')
가로 막대 그래프 그리기 barh()
bar와 xy가 반대이므로
- 두께(width->height)
- xy축 이름 변경
- annotate 시 (idx, val) -> (val, idx)
- ha -> va, (baseline, center, top, bottom)
이미지 출력하고 저장하기
imread('파일')
이미지 파일을 읽어오기.
img = plt.imread('jupiter.png')
shape
이미지의 높이, 너비, 채널 출력
img.shape
imshow()
이미지 출력하기
plt.imshow(img)
plt.show
imsave()
이미지 저장하기
plt.imsave('jupiter.jpg, arr_img)
savefig()
그래프를 이미지로 저장하기
plt.savefig('books_by_subject.png')
Image.open (PIL.Image 모듈)
이미지 불러오기
pil_img = Image.open('books_by_subject.png')
