[Python] Matplotlib 2

산점도(산포도)

• x축과 y축을 가지는 좌표평면 상 관측값들을 점을 찍어 표시하는 그래프
• scatter() 이용
  • 1번 인수: x축 값, 2번 인수 : y축 값
  • x, y 모두 parameterfh 전달해야 함, 원소 개수 같아야 함
  • 색상 color=, 점 모양 maker=, 점 크기 s=, 투명도 alpha= 지정 가능

상관계수

• 두 변수 간 상관관계를 정량적으로 계산한 값

  • -1 ~ 1 사이 값이 나옴
  • 양의 상관관계(비례 관계) : 0 ~ 1
  • 음의 상관관계(반비례 관계) : -1 ~ 0
  • 절대값이 1로 갈수록 상관관계가 강함
    
    

• 상관계수 그래프
  DataFrame객체[[계산할 컬럼명1, 계산할 컬럼명2]].corr()
  
  

막대 그래프

• 수량/값의 크기 비교를 위해 막대 형식으로 나타낸 그래프
• 범주형 데이터의 class별 개수 확인 시 사용
  bar(x, height)
  • 수직 막대 그래프 메소드
  • 1번 인수 : x값, 2번 인수 : 막대 높이
    `barh(y, width)
  • 수평 막대 그래프 메소드
  • 1번 인수 : y값, 2번 인수: 막대 너비

파이 차트

• 전체 데이터에서 각 범주(카테고리)가 차지하는 비율을 나타내는 데 사용
  pie(x, labels)
  • 1번 인수 : 값, 백분위에 맞춰 값들의 비율 계산 후 크기 설정
  • 2번 인수(labels=) : 값들의 lables
  • autopct : 조각 내 표시될 비율의 문자열 형식, %formating 사용

    💡 % formating

    구분	formating
    정수	%d
    실수	%f
    문자열	%s
    %	%%

    *실수의 경우 %와 f 사이에 .n을 입력해 소수점 뒤 자리수 지정 가능 (ex. %.2f)

    🔗 참고한 hyjykelly님 포스트
    
    

히스토그램

• 히스토그램 : 도수 분포표를 그래프로 나타낸 것
• 도수 분포표 : 연속형 자료를 특정 구간으로 나눠 그 빈도를 나타낸 표, 빈도 확인이나 분포를 볼 때 사용
  hist(data [, bins=계급개수])

상자 그래프

• 데이터의 4분위수를 기반으로 연속형 변수(continuous variable)의 분포를 요약하고 이상치를 시각적으로 표현하는 그래프
• 연속형 값들의 중심, 퍼짐(분포), 이상치 확인 가능
  boxplot(x, whis=)
  • 1번 인수 : 데이터 셋
  • 2번 인수 : 극단치 계산 시 사용할 값, 기본값 1.5