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1. Matplotlib

• 그래프를 그려주는 라이브러리의 한 종류
• line, scatter, bar, pie, histogram
  
  

1.1. 데이터 시각화

• 광범위하게 분산된 방대한 양의 자료(복잡한 데이터)를 한 눈에 볼 수 있도록 도표화 및 차트화
• 시각화를 통해 데이터 특징 파악이 쉽고, 분석 결과를 상대방에게 효율적으로 전달 가능

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# 라이브러리 불러오기
import numpy as np
import pandas as pd

# matplotlib 불러오기
from matplotlib import pyplot as plt 

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1.2. 차트 속성들

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1.3. line chart

1.3.1. y축 line chart

# line chart 그리기
y = [2, 4, 6, 8]

# plot() : 라인차트를 그려주는 함수
# x 축은 비여있으면 자동부여(기본 값으로 들어감)
plt.plot(y)

# show() : 그래프 출력(차트전용 print 함수)
plt.show()

1.3.2. x와 y축 line chart

# x축까지 정해서 그려보기 !
x = [1,2,3,4]
y = [1,5,8,9]

plt.plot( x, y, 
         ls = ':', c = 'red', marker='d', lw=3, mfc='b')
plt.show()

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1.4. line chart 실습해보기

matplotlib 한글이 깨질 때 한글 인코딩 하는 방법

# rc : 한글 인코딩을 도와주는 도구
# font : 폰트설정 !
# family : 글꼴의 집합, 적용시킬 글꼴명 기재 또는 경로 지정.
from matplotlib import rc
rc('font', family : = 'Malgun Gothic')

# line chart 심화실습
x = np.arange(8)
y = [5,2,3,6,8,7,5,7]

# css 16진수 코드를 활용해서 다양한 색상을 구현할 수 있음!
# https://www.rapidtables.org/ko/web/css/css-color.html

#'$넣고 싶은 기호$' -> $ 안에 넣어주고 싶은 기호 사용가능!
plt.plot(x,y, ls = '-.', lw = 5, c='#32CD32', 
         marker='$♧$', ms="25", mfc='w', mew=3, mec='c')

# 그래프 축의 범위 지정 -> xlim , ylim
# 범위를 지정하여 그래프를 확대, 축소 가능!
plt.xlim(-2, 10)
plt.ylim(-4, 12)

#그리드 : 모눈종이, 격자눈금
plt.grid()

# 눈금(ticks) 출력하기!
# 원하는 스탭으로 조정 가능
plt.yticks(range(-4,12,1)) 

plt.show()

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1.5. 여러 개의 차트를 하나의 공간에 그려보기

x = np.arange(1,5,1)
y = np.arange(2,9,2)
z = np.arange(3,13,3)

#label : 이름 지어주기
plt.plot(x, label='x데이터')
plt.plot(y, label='y데이터')
plt.plot(z, label='z데이터')

# 범례 설정하기(이름 포함하기)
# 범례 : 참고사항, 데이터를 식별하기 위한 text
plt.legend()

# chart 제목 부여
plt.title('Chart')

# x, y축 이름 설정
# rotation : 축 이름 각도 설정
plt.xlabel('x축')
plt.ylabel('y축', rotation=0)

plt.show()