[Week 2-5] 📊데이터 시각화

2주차 금요일

• matplotlib
• seaborn

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📈[matplotlib]

데이터를 다양한 방식으로 시각화할 수 있는 라이브러리. pandas와 연동 가능하다. 그래프를 그리기 위해서 pyplot이라는 서브모듈을 사용한다. pyplot 모듈은 암묵적으로 plt라는 약칭(alias)으로 호출한다.
matplotlib document 에서 자세한 설명과 예제를 찾아볼 수 있다.

• plt.plot()
  라인 그래프를 그리는 데 쓴다. 마커나 선 스타일 등 다양한 옵션을 지정할 수 있다.

'''================ 바닐라맛 그래프 ================'''

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math

x = np.arange(-10,10,0.5)
y = np.array([i**2 + 2*i + 5 for i in x])

plt.plot(x,y) # 그래프의 두 축을 설정
plt.show() # plot을 화면에 띄운다

plot 옵션을 따로 지정하지 않을 경우 마커와 선은 기본값으로 알아서 설정된다. 옵션은 약식으로 설정할 수도 있고, 길게 풀어서 쓸 수도 있다.

'''========== line 옵션을 약식으로 설정 =========='''

x = np.arange(-10,10,0.5)
y = np.array([i**2 + 2*i + 5 for i in x])

plt.plot(x,y,'-ro') # -ro : 선 스타일 - , 선 색 red , 마커 모양 o
plt.show()

'''========== 키워드를 사용해 line 옵션 설정 =========='''

x = np.arange(-10,10,0.5)
y = np.array([i**2 + 2*i + 5 for i in x])

plt.plot(x,y,linewidth=3,linestyle='--' ,marker='*',
         markersize=10, color='#8ed130')
         # keyword argument를 사용해서 좀더 자세히 설정할 수 있다.
plt.show()

한 plot 안에 두 그래프를 그릴 수도 있다.

'''========== 한 plot 안에 2개의 그래프 그리기 =========='''

x = np.arange(0,10,0.05)
sin_x = np.array([math.sin(i) for i in x])
cos_x = np.array([math.cos(i) for i in x])

plt.plot(x,sin_x) # plot을 2개 쌓아 두고
plt.plot(x,cos_x)
plt.show() # plt.show()가 호출되면 한번에 plush 한다

한 화면 안에 여러 개의 subplot을 배치할 수도 있다.

'''========== subplot 여러 개 배치하기 =========='''

x = np.arange(0,10,0.05)
sin_x = np.array([math.sin(i) for i in x])
cos_x = np.array([math.cos(i) for i in x])

plt.subplot(2,1,1) # 그래프를 2행 1열로 배치, 1번째 그래프
plt.plot(x, sin_x, '--r')

plt.subplot(2,1,2) # 2행 1열로 배치, 2번째 그래프
plt.plot(x, cos_x, '--b')

plt.show()

그래프 제목과 축에 레이블이나 범주를 달 수도 있다.

'''========== Title, Label, Legend =========='''

x = np.arange(0,10,0.05)
sin_x = np.array([math.sin(i) for i in x])
cos_x = np.array([math.cos(i) for i in x])

plt.plot(x,sin_x)
plt.plot(x,cos_x)

plt.xlabel('time')
plt.ylabel('signal')
plt.title('time/signal graph', fontsize = 15)
plt.legend(['signal 1 - sin', 'signal 2 - cos'], loc='upper right')

plt.show()

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• plt.bar()
  막대 그래프를 그리는 데 사용한다. 각 인덱스가 어떤 값을 의미하는지 표시하기 위해 텍스트 레이블을 지정해 달아줄 수 있다.

'''========== 기본적인 막대 그래프 =========='''

index = np.arange(7)
# range 써도 되는데 그래프 여러 개 겹칠 때는
# np.arange() 를 써야 인덱스 위치+그래프 폭 연산이 된다
label = ['mon','tue','wed','thr','fri','sat','sun']
data = [5,6,2,7,8,4,1]

plt.bar(index, data, color='gold')

plt.title('visitors',fontsize=12)
plt.xlabel('day',fontsize=12)
plt.ylabel('people',fontsize=12)
plt.xticks(index,label,fontsize=12) # index와 label 매치

plt.show()

여러 그래프를 가로로 나란히 놓고 그릴 수도 있다.

'''========== 두 그래프 나란히 놓기 =========='''

case_right = [84,76,94,97]
case_wrong = [16,24,6,3]

label = ['cat','dog','bird','frog']
index = np.arange(4)
wid = 0.35 

plt.bar(index, case_wrong, wid, color='#e36052')
plt.bar(index+0.35, case_right, wid, color='#66a62b') # 두개 나란히

plt.title('Prediction result',fontsize=12)
plt.xlabel('category')
plt.ylabel('case')
plt.legend(['Incorrect','Correct'])
# legend는 따로 위치 옵션을 설정하지 않으면 알아서 자리를 잡아준다
plt.xticks(index,label)

plt.show()

여러 그래프를 세로로 쌓아서 그릴 수도 있다.

'''========== 세로로 그래프 쌓기 =========='''

case_right = [84,76,94,97] 
case_wrong = [16,24,6,3]
# right/wrong 케이스의 합이 일정해서 이렇게 쌓으면 이쁘다

label = ['cat','dog','bird','frog']
index = range(4)
wid = 0.5 

plt.bar(index, case_wrong, wid, color='#e36052')
plt.bar(index, case_right, wid, color='#66a62b', bottom=case_wrong)
# case_wrong의 아랫부분이 이 case_right 그래프의 시작점

plt.title('Prediction result',fontsize=12)
plt.xlabel('category')
plt.ylabel('case',)
plt.legend(['Incorrect','Correct'])
plt.xticks(index,label)
plt.ylim(0,120) # 그래프에서 값을 표시할 영역의 한계 설정

plt.show()

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📊[seaborn]

matplotlib로도 다양한 그래프를 그릴 수 있지만, tplotlib의 wrapper인 seaborn을 이용하면 더 예쁜 그래프를 쉽게 그릴 수 있다. searbon 모듈은 암묵적으로 sns라는 약칭(alias)으로 호출한다.
seaborn document 에서 자세한 설명과 예제를 찾아볼 수 있다.

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👨‍👩‍👧‍👦[피어 세션]

오늘 강의가 어려워서 초반에는 각자 한참 강의를 들여다보고 있었다. 어느 정도 듣고 나서 어제처럼 강의자료를 같이 보면서 이야기를 나눴다.
공식 피어세션 시작 시간인 2시에 모이면 강의를 충분히 소화하지 못하고 모이게 되는 것 같아 다음 주에는 강의를 좀 더 듣고 4시부터 시작하기로 했다.