2021. 03. 01 월요일

Intermediate Python

Matplotlib

• Matplotlib는 파이썬 라이브러리의 한 종류로, 라이브러리에 내장된 모듈과 함수를 통해 데이터를 그래프로 나타낼 수 있다.

pyplot

• Matplotlib의 가장 기본이 되는 모듈은 pyplot이다.
• import matplotlib.pyplot 으로 pyplot을 불러올 수 있다.
• plt.show() 를 통해 작성한 차트를 확인할 수 있다.
• plt.clf() 를 통해 기존의 차트와 별개의 새로운 차트를 작성할 수 있다.

Line Plot

• Matplotlib의 pyplot 모듈로 라인차트를 작성할 수 있다.
• plt.plot(x축, y축) 으로 데이터를 각 축에 할당한다.
• plt.show() 로 작성된 차트를 확인할 수 있다.

Scatter Plot

• 또한 pyplot 모듈로 산점도를 작성할 수 있다.
• plt.scatter(x축, y축)
• 각 축의 차이가 크게 벌어져 시각적으로 파악하기 힘든 경우 축의 스케일을 로그 스케일로 변환하여 시각적인 도움을 제공할 수 있다.
  • plt.xscale('log') or plt.yscale('log')
• 마찬가지로 plt.show()를 통해 작성된 차트를 확인할 수 있다.

Histogram

• pyplot 모듈로 히스토그램을 작성할 수 있다.
• plt.hist(list[, bins=int])
  • 여기서 bin은 list에 포함된 데이터를 몇 개로 분류하여 나타낼 것인지를 의미하며, 입력하지 않을 시 디폴트는 10이다. 5개로 구분하여 나타내고자 한다면 plt.hist(list, bins=5) 와 같이 작성하면 된다.
• 마찬가지로 plt.show()를 통해 작성된 차트를 확인할 수 있다.

Labels

• 차트의 라벨과 제목 등을 커스터마이징 할 수 있다.
• plt.xlabel('x축 라벨') 혹은 plt.ylabel('y축 라벨')
• plt.title('차트 제목')

Ticks

• 차트 축의 값을 원하는 방식으로 나타낼 수 있다.
• `plt.xticks([기존tick], [수정tick])
• y축의 1000, 10000, 100000을 1k, 10k, 100k로 변환하고 싶다면
  • plt.yticks([1000, 10000, 100000], ['1k', '10k', '100k'])

Sizes

• 산점도에서 점의 크기를 측정값에 비례하게 조절할 수 있다.
• plt.scatter(x축, y축, s = 점 크기 측정값)

Colors

• 차트에서 각 점 혹은 라인의 색상, 투명도를 수정할 수 있다.
• 사전에 정의해 놓은 색상 list를 활용하게 된다.
• plt.scatter(x축, y축, c = 색상list, alpha = 0.8)

Additional Customizations

• 차트의 각 점에 텍스트를 추가할 수 있다.
  • plt.text(x축 값, y축 값, '텍스트')
• 차트에 격자를 추가할 수 있다.
  • plt.grid(True)