matplotlib 11.03

scatterplot 시각화

sns.set_context("talk")
plt.scatter(x, y, alpha=0.5)

sns.set_palette("Set2")
sns.set_style("whitegrid")

seaborn 시각화 환경 설정 (배색, 스타일)
matplotlib - 객체 지향방식

상태기반 방식

• 시간순서에 의하기때문에 초급자전용
• 수정이 불필요하게 번거로움
  

plt.figure(figsize=(8,4))
plt.subplot(121)
plt.plot(x, power, marker="o", ms=10, label="power")
plt.xlabel("time")
plt.ylabel("output")


plt.subplot(122)
plt.plot(x, torque, ls=":", label="torque")
plt.xlabel("time")
plt.legend()

plt.suptitle("performance")
plt.subplots_adjust(wspace=0.1)
plt.tight_layout()

객체지향 방식

• 반복적인 작업에 효율성을 보임
• 배포 후에도 수정과 그래프를 변형하기 용이

fig, axs = plt.subplots(ncol=2, figsize(8,4),
				gridspec_kw={"wspace":0.1},
                constrained_layout=True)
                
axs[0].plot(x, power, marker="o", ms=10, label="power"
axs[1].plot(x, torque, ls=":", label="torque")

for ax in axs:
	ax.set_xlabel("time")
    ax.legend()
axs[0].set_ylabel("output")

fig.suptitle("performance")

보조도형 활용

• 나중에 코드 참고할 것
• 다양한 시각화