- 막대 그래프 그리기
(1) 데이터의 정의
1) %matplotlib inline: IPython에서 사용하는 매직 메서드. Rich output에 대한 표현 방식.
2) Rich output: 그래프, 그림, 소리, 애니메이션 같은 결과물
3) IPython 매직 명령어 정리 링크: https://studymake.tistory.com/601
(2) 축 그리기
1) fig = plt. figure() : figure 객체 생성.
2) add_subplot : 축을 그려줌.
3) figsize: 그래프의 크기
4) matplotlib 공식문서 링크: https://matplotlib.org/stable/api/index.html
5) figure() 메서드의 정보 링크: https://matplotlib.org/stable/api/figure_api.html?highlight=figure#module-matplotlib.figure
6) add_subplot(1,1,1)의 숫자 의미: nrows, ncols, index.
7) add_subplot의 정보 링크: https://matplotlib.org/stable/api/figure_api.html?highlight=add_subplot#matplotlib.figure.Figure.add_subplot
(4) 그래프 요소 추가
1) x라벨, y라벨, 제목 추가방법: xlabel(), ylabel(), title() 메서드 사용.
- 선 그래프 그리기
(1) 데이터의 정의
1) Pandas Series 데이터 활용- plt.xlim(), pltylim(): 좌표축 설정
- annotate() : 글자나 화살표 등의 주석 추가
- grid(): 그리드 추가.
- plot 사용법 상세
(1) plt.plot()로 그래프 그리기
- plt.plot()인자로 x 데이터, y 데이터, 마커 옵션, 색상 등의 이용 가능
- plt.subplot : 서프 플롯 추가
(2) linestyel, marker 옵션
- plot()의 마커인자로, 솔리드, 대쉬, 대쉬닷, 닷 등 다양한 선 스타일 및 선 색 부여 가능.
(3) Pandas로 그래프 그리기
1) pandas.plot 메서드 인자
- label: 그래프의 범례 이름
- ax: 그래프를 그릴 matplotlib의 서브플롯 객체
- style: matplotlib에 전달할 'ko--'같은 스타일의 문자열
- alpha: 투명도 (0~1)
- kind: 그래프의 종류 - line, bar, barh, kde
- logy: Y축에 대한 로그 스케일
- use_index: 객체의 색인을 눈금 이름으로 사용할지의 여부
- rot: 눈금 이름을 로테이션(0~360)
- xticks, yticks: x축, y축으로 사용할 값
- xlim, ylim: x축, y축 한계
- grid: 축의 그리드 표시여부
2) pandas의 data가 DataFrame일때 plot 메서드 인자
- subplots: 각 DataFrame의 컬럼을 독립된 서브플롯에 그린다.
- sharex: sub
microCT_applications