[데이터분석] ⑤ matplotlib 라이브러리

이전 글에서 수행한 전처리 파일을 matplotlib 라이브러리를 활용해서 시각화를 해봅시다 :)

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[matplotlib 라이브러리]

- 파이썬 기반 시각화 라이브러리
- import matplotlib.pyplot as plt
- 파이썬 표준 시각화 도구라고 불릴만큼 다양한 기능을 지원
- pandas와 연동이 용이함
- 한글에 대한 지원이 완벽하지 않음
- 세부 기능이 많으나 사용성이 복잡하다고 느낄 수도 있음
- https://matplotlib.org/

Matplotlib — Visualization with Python

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1) 라이브러리 불러오기

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

 

 

 

2) csv파일 불러오기

df = pd.read_csv("ds_house_price_clean.csv")

 

 

 

3) 데이터프레임 확인하기

df

out::::

이전 글에서 전처리한 파일입니다.

 

 

 

4) plot

• 일단 무작정 plot을 한번 입력해봅시다.

df.plot() # pandas의 plot()

out::::

 

컬럼명이 한글로 되어 있어서 plot 그래프에서 legend가 안 보이는 문제가 발생하게 됩니다.

(이전에 데이터분석을 편하게 하기 위해 컬럼명을 영어로 컬럼명을 변경했던 이유가 여기에서도 있게 되겠습니다.)

 

컬럼명을 영어로 변경 후 다시  plot 그래프를 그려도 되겠지만, 한글로 표시할 수 있는 코드를 작성해보겠습니다.

 

 

• jupyter노트북에서 plot 그래프 한글 표시하는 법

import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'
matplotlib.rcParams['font.size'] = 15 # 글자 크기
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

 

• 그래프 사이즈 키우는 옵션

# 그래프 사이즈 키우는 옵션
plt.rcParams['figure.figsize'] = (12,9) # inch
df.plot()

 

 

• 여러 개 그래프 한번에 표현

data1 = np.arange(1,51)
plt.plot(data1)

data2 = np.arange(51,101)
plt.plot(data2)

plt.show() # 그래프를 보여주는 코드

out::::

 

 

• 여러 개 그래프 따로 표현

# 여러 개의 plot를 그리는 방법
# subplot(row, column, index)
data1 = np.arange(100,201)
plt.subplot(2,1,1) # index가 1번부터 시작
plt.plot(data1)

data2 = np.arange(200,301)
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(data2)

plt.show()

out::::

 

# 1행 3열짜리 그래프
data1 = np.arange(100,201)
plt.subplot(1,3,1)
plt.plot(data1)

data2 = np.arange(200,301)
plt.subplot(1,3,2)
plt.plot(data2)

data3 = np.arange(300,401)
plt.subplot(1,3,3)
plt.plot(data3)

plt.show()

out::::

 

위의 코드는 다음과 같이도 쓸 수 있습니다.

data1 = np.arange(100,201)
plt.subplot(131)
plt.plot(data1)

data2 = np.arange(200,301)
plt.subplot(132)
plt.plot(data2)

data3 = np.arange(300,401)
plt.subplot(133)
plt.plot(data3)

plt.show()

 

 

 

5) 스타일 옵션

코드와 출력화면을 같이 보면서 살펴보겠습니다.

plt.plot([1,2,3],[3,6,9])
plt.plot([1,2,3],[2,4,9])

plt.title('타이틀 테스트', fontsize=30)

plt.xlabel('x축', fontsize=20)
plt.ylabel('y축', fontsize=20)

plt.show()

- plt.title : 타이틀명을 지정해줌

- plt.xlabel : x축 라벨을 지정해줌

- plt.ylabel : y축 라벨을 지정해줌

out::::

 

 

 

 

 

y축 라벨이 누워있는데, 이것을 rotation 옵션을 주어 변경해보겠습니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

plt.plot([1,2,3],[3,6,9])
plt.plot([1,2,3],[2,4,9])

plt.title('타이틀 테스트', fontsize=30)

plt.xlabel('x축', fontsize=20)
plt.ylabel('y축', fontsize=20, rotation=0) # ylabel이 0도로

plt.show()

out::::

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

범례를 설정해보겠습니다.

plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2)
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)**2)
plt.plot(np.arange(10), np.log(np.arange(10)))

plt.title('범례 설정', fontsize=30)

plt.xlabel('x축',fontsize=20)
plt.ylabel('y축',fontsize=20, rotation=0)

plt.xticks(rotation=90) # 눈금 각도 조절
plt.yticks(rotation=30)

plt.legend(['10*2', '10**2','log'], fontsize=15, loc='upper right')

plt.xlim(0,10)
plt.ylim(0.5,20)

plt.show()

- plt.xticks : x축 눈금에 대한 설정

- plt.yticks : y축 눈금에 대한 설정

- plt.legend : 범례에 대한 설정(loc: 범례 위치)

out::::

 

 

 

 

 

 

오른쪽 상단에 범례가 나타난 모습을 볼 수 있습니다. 범례를 표현하는 다른 방법을 또 알아보겠습니다.

 

 

 

 

 

 

 

plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2)
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)**2)
plt.plot(np.arange(10), np.log(np.arange(10)))

plt.title('범례 설정', fontsize=30)

plt.xlabel('x축',fontsize=20)
plt.ylabel('y축',fontsize=20, rotation=0)

plt.xticks(rotation=90) # 눈금 각도 조절
plt.yticks(rotation=30)

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

plt.xlim(0,10)
plt.ylim(0.5,20)

plt.show()

out::::

 

 

 

6) 스타일 세부설정 - https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html

matplotlib.pyplot.plot — Matplotlib 3.5.2 documentation

 

• 마커 설정

plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2, marker='o', markersize=5, linestyle='', color='b', alpha=0.3)
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)**2, marker='v', markersize=10, linestyle='--', color='c', alpha=0.5)
plt.plot(np.arange(10), np.log(np.arange(10)), marker='*', markersize=15, linestyle='-.', color='r', alpha=0.7)

plt.title('마커 설정', fontsize=30)

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

plt.xticks(rotation=90)
plt.xticks(rotation=30)

plt.grid()

plt.show()

out::::

 

• scatter

x = np.random.rand(50) # 0~1 사이의 소수 랜덤하게 50개 뽑음
y = np.random.rand(50)

colors = np.arange(50)
area = x * y *1000

plt.scatter(x,y, s=area, c=colors)
plt.show()

out::::

 

plt.figure(figsize=(12,6))

plt.subplot(131)
plt.scatter(x,y, s=area, cmap='blue', alpha=0.1)
plt.title('alpha=0.1')

plt.subplot(132)
plt.scatter(x,y, s=area, cmap='blue', alpha=0.5)
plt.title('alpha=0.5')

plt.subplot(133)
plt.scatter(x,y, s=area, cmap='blue', alpha=1.0)
plt.title('alpha=1.0')

plt.show()

# cmap은 색상을 동일하게

out::::

 

 

• barplot

x = ['Math','programming','Data seience','art','English','korean']
y = [67, 80, 50, 80, 10, 90]

plt.figure(figsize=(12,6))
plt.bar(x, y, align='edge', alpha=0.6, color='red')
plt.xticks(x)
plt.ylabel('Number of Students')
plt.title('Subjects')
plt.show()

out::::

 

x = ['Math','programming','Data seience','art','English','korean']
y = [67, 80, 50, 80, 10, 90]

plt.figure(figsize=(12,6))
plt.bar(x, y, align='center', alpha=0.7, color='pink')
plt.xticks(x)
plt.ylabel('Number of Students')
plt.title('Subjects')
plt.show()

out::::

 

x = ['Math','programming','Data seience','art','English','korean']
y = [67, 80, 50, 80, 10, 90]

plt.figure(figsize=(12,6))
plt.barh(x, y, align='center', alpha=0.7, color='pink')
plt.yticks(x)
plt.ylabel('Number of Students')
plt.title('Subjects')
plt.show()

out::::

 

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여기까지 matplotlib 라이브러리에 대해 알아보았습니다 :)