[2022 국민대학교 겨울 인공지능 특강] 1주차 5일 학습 내용

오늘 배운 라이브러리는 Matplotlibrary라는 것이다. Matplotlib라고 표기한다. 파이썬 코딩에서 불러올 때는 import matplotlib.pyplot as plt를 입력한다. Matplotlib의 하위 모듈 중 가장 많이 사용되는 모듈이 pyplot이다.

다음은 matplotlib의 기본 코드다:

• plt.plot(): 결과물을 그려주며, plotting을 해주는 함수
• plt.show(): Plotting된 결과물을 이미지 창으로 띄워주는 명령
• plt.figure(): Plotting할 도면을 설정하는 함수이며, figsize를 통해 plt 이미지의 전체적인 크기를 설정
• plt.xlabel(" "), plt.ylabel(" "): x, y축의 이름을 설정
• plt.axis([]): x, y축의 범위를 설정 [x_min, x_max, y_min, y_max]
• plt.xticks([]), plt.yticks([]): x, y축의 눈금 범위를 설정
• plt.title(" "): Plot의 이미지 위에 제목을 설정

이상 plot을 표현하는 방법에 대한 설정이었고, 다음은 matplotlib이 가지고 있는 여러 plot 그래프들이다.

• plt.scatter(x, y): 산점도(scatter plot)
• plt.boxplot(y): 박스 (Q1, Q2, Q3, min, max) - 하위 1/4, 중간값, 상위 1/4, 최소값, 최대값
• plt.bar(x, y): 막대 그래프
• plt.hist(y, bins= ): 히스토그램(막대 그래프와 비슷하며, 도수분포를 막대 형태로, 계급으로 나타낸다); bins: 데이터의 범위
• plt.pie(z, label=['', ..., []]): 원형 그래프(pie chart) - 데이터의 비율을 확인하는데 용이한 그래프

위의 기본적인 plot외에도 더 다양한 시각화 방법을 Seaborn을 통해 활용할 수 있다. Matplotlib과 연결되지만 따로 import할 필요가 있다. (import seaborn as sb)

• .kdeplot(y, shade=True): Kernel Density Plot - 히스토그램처럼 연속적인 분포를 곡선화; shade=True: 그래프 아래 부분을 색으로 체움
• .countplot(): countplot; 범주형 column의 빈도수를 시각화
• .catplot(): 범주형 데이터와 수치형 데이터의 관계를 나타냄
• .stripplot(): scatter plot과 유사한 방법으로 데이터 수치를 표현하는 그래프
• .swarmplot(): stripplot과 비슷한 방식이지만, 모여있는 점들을 분산시킨 그래프
• .heatmap(): 데이터의 행렬이 색상으로 표현된 그래프