3. matplot

Matplotlib은 파이썬에서 데이터를 시각화하는데 널리 사용되는 라이브러리

• 다양한 그래프, 차트를 그릴 수 있다.
• 단점
  • 한글을 이해하지 못한다.(한글 폰트 설치후 폰트를 사용해야 한다.

구조

• Figure: 전체 그림(도화지)
• Axes: 하나의 서브 그래프 (보통 x축, y축 포함)
• Axis: x축과 y축 자체

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3,4]) 
plt.show()
plt.plot([5,6,7,8],[1,2,3,4])
plt.show()

좌) plt.plot([1,2,3,4]) 우) plt.plot([5,6,7,8],[1,2,3,4])

• 리스트의 값들은 y축에 관한 값이며, x축은 자동으로 입력된다.

import numpy as np
data1 = np.arange(1,100)
data2 = np.arange(50, 150)

plt.plot(data1)
plt.plot(data2)
plt.show()

• 연속으로 쌓이는 방식이다.

선 그래프	plt.plot()	연속적인 데이터 추세
막대 그래프	plt.bar()	범주형 데이터 비교
수평 막대	plt.barh()	막대를 가로로
산점도	plt.scatter()	두 변수의 관계 시각화
히스토그램	plt.hist()	분포 시각화
파이 차트	plt.pie()	비율 표현

style옵션

# 한글 fonts-nanum 설치
!sudo apt-get install -y fonts-nanum
!sudo fc-cache -fv
!rm ~/.cache/matplotlib -rf

plt.rc('font', family='NanumBarunGothic')

• 위는 코랩에서 나눔 폰트를 사용하는 방법이다.

plt.figure(figsize=(4, 5)) # inch
plt.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
plt.title('제목', fontsize=30)
plt.xlabel('X축', fontsize=20)
plt.ylabel('Y축', fontsize=20, rotation=0)
plt.show()

figure(figsize = 4,5))

• 가로 4인치 세로 5인치의 그래프를 그린다.

plt.plot

• 그리기

plt.title(’제목’, fontsize=30)

• 제목을 띄워줌

plt.xlabel('X축', fontsize=20) plt.ylabel('Y축', fontsize=20, rotation=0)

• x축 이름과 y축 이름을 설정한다, rotation은 글자의 회전

plt.figure(figsize=(15, 10))
plt.title('마커설정', fontsize=30)
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10), color='deepskyblue', marker='o', linestyle='-.')
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2, color='deeppink', marker='v', linestyle='--')
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*3, color='gold', marker='*', ms=10, linestyle='')

# 범례
# 기본 위치는 왼쪽 상단
plt.legend(['10', '10*2', '10*3'], fontsize=15, loc='lower right', ncol=3)

plt.xlim(0, 12)
plt.ylim(0, 30)

plt.xticks(rotation=30)
plt.yticks(rotation=30)

plt.savefig('my_plot.png')  # 그래프를 이미지로 저장
plt.show()

plt.plot(np.arange(10), np.arange(10), color='deepskyblue', marker='o', linestyle='-.')
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2, color='deeppink', marker='v', linestyle='--')
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*3, color='gold', marker='*', ms=10, linestyle='')

• 그려지는 그래프의 스타일을 보여준다.
• 색, 마커(표시점), 선 스타일 을 정해줄 수 있다.

plt.legend(['10', '10*2', '10*3'], fontsize=15, loc='lower right', ncol=3)

• 범례를 설정하는 부분
• plot의 순서대로 범례를 설정해줄 수 있다.

plt.xlim(0, 12)
plt.ylim(0, 30)

x축제한, y축제한을 만들어주는 코드

plt.xticks(rotation=30)
plt.yticks(rotation=30)

• 글자를 돌려줄 수 있다.

plt.savefig('my_plot.png')

• 그림을 png파일로 만들어 저장해줄 수 있다.

x = ['파이썬', '웹개발', '데이터분석', '머신러닝', '딥러닝', '컴퓨터비전']
y = [95, 70, 75, 60, 50, 30]
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.title('AI 성적표', fontsize=25)
plt.ylabel('수강생 점수')
plt.bar(x, y, alpha=0.5, color='deeppink')
plt.show()

• bar는 위처럼 bar그래프를 만들어줄 수 있으며

x = ['파이썬', '웹개발', '데이터분석', '머신러닝', '딥러닝', '컴퓨터비전']
y = [95, 70, 75, 60, 50, 30]
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.title('AI 성적표', fontsize=25)
plt.xlabel('수강생 점수')
plt.barh(x, y, alpha=0.5, color='deepskyblue')
plt.show()

• barh는 바그래프를 눕힐 수 있다.

import pandas as pd

x = ['파이썬', '웹개발', '데이터분석', '머신러닝', '딥러닝', '컴퓨터비전']
y = [95, 70, 75, 60, 50, 30]
df = pd.DataFrame({"과목":x, "점수":y})

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 4))
ax.bar(df["과목"], df["점수"])
ax.set_xlabel("과목", fontsize=12)
ax.set_ylabel("점수", fontsize=12)
ax.set_title("코리아 학생 점수", fontsize=20)
ax.set_xticks(range(len(df.index)))
plt.tight_layout() # 레이아웃이 겹치지 않도록 자동으로 정리해주는 함수
plt.show()

• xticks를 index의 length를 맞춰 줄 수도 있다.
• tight_layout은 자동으로 바 사이를 정리해준다.