33-(1) Matplotlib Visualization - 기본문법

학습 주제

• 데이터 시각화 - matplotlib

주요 학습 내용

• 시각화(Visualization)
  • 데이터 분석 결과를 Plot이나 Graph 등을 통해서 시각적으로 전달할 수 있는 방법
  • matplotlib은 다양한 데이터를 많은 방법으로 도식화 할 수 있도록 하는 파이썬 라이브러리
  • matplotlib을 이용하면 numpy나 pandas에서 사용되는 자료구조를 쉽게 시각화 할 수 있다.
• Matplotlib Visualization
  
  • Colab이나 Jupyter notebook 상에서
    plt.plot()등의 명령문을 작성 뒤,
    plt.show() 를 통해서 바로 플롯을 보거나
    plt.savefig() 를 통해서 플롯을 파일로 저장

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 기본 문법
    plt.plot([1, 2, 3], [3, 6, 9])
    plt.plot([1, 2, 3], [2, 4, 9])
    
    plt.show()​

     
  • plt.title(") : 플롯의 타이틀을 작성해준다.

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.plot([1, 2, 3], [3, 6, 9])
    plt.plot([1, 2, 3], [2, 4, 9])
    
    # 타이틀 & font 설정
    plt.title('이것은 타이틀 입니다')
    
    plt.show()​

  • plt.xlabel(", fontsize=), plt.ylabel(", fontsize=) : 플롯의 x,y 축 label을 설정

    plt.plot([1, 2, 3], [3, 6, 9])
    plt.plot([1, 2, 3], [2, 4, 9])
    plt.title('Label 설정 예제입니다', fontsize=20)
    
    # X축 & Y축 Label 설정
    plt.xlabel('X축', fontsize=20)
    plt.ylabel('Y축', fontsize=20)
    
    plt.show()​

    
  • plt.xticks(rotation=), plt.yticks: 플롯의 X축, Y축에 눈금을 그어줍니다
  • plt.legend([‘’,’’,...], fontsize=):앞에서 정의된 각 플롯에 대해서 범례를 설정

    # 범례(Legend) 설정
    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)))
    
    # 타이틀 & font 설정
    plt.title('범례 설정 예제입니다', fontsize=20)
    
    # X축 & Y축 Label 설정
    plt.xlabel('X축', fontsize=20)
    plt.ylabel('Y축', fontsize=20)
    
    # X tick, Y tick 설정
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.yticks(rotation=30)
    
    # legend 설정
    plt.legend(['10 * 2', '10 ** 2', 'log'], fontsize=15)
    
    plt.show()​

    
  • plt.xlim(), plt.ylim(): 플롯의 X축, Y축의 끝값들을 설정해줍니다

    # X와 Y의 한계점(Limit) 설정: xlim(), ylim()
    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)))
    
    # 타이틀 & font 설정
    plt.title('이것은 타이틀 입니다', fontsize=20)
    
    # X축 & Y축 Label 설정
    plt.xlabel('X축', fontsize=20)
    plt.ylabel('Y축', fontsize=20)
    
    # X tick, Y tick 설정
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.yticks(rotation=30)
    
    # legend 설정
    plt.legend(['10 * 2', '10 ** 2', 'log'], fontsize=15)
    
    # x, y limit 설정
    plt.xlim(0, 5)
    plt.ylim(0.5, 10)
    
    plt.show()​

    
  • 선형 그래프나 산점도의 경우 marker나 markersize, linestyle, color, alpha 등을 설정해 각각 점 모양, 
    점 크기, 선 모양, 색깔, 투명도 등을 조절할 수 있다
  • 특히, 산점도에서 color를 label로 주어 label에 따른 분포를 파악하는 것도 가능

    # 마커(marker)
    # '.': point marker
    # 'o': circle marker
    # 'v': triangle_down marker
    # '+': plus marker
    # '*': star marker
    
    plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 + 10, marker='.', markersize=10)
    plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2, marker='o', markersize=10)
    plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 10, marker='v', markersize=10)
    plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 20, marker='+', markersize=15)
    plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 30, marker='*', markersize=20)
    
    # 타이틀 & font 설정
    plt.title('마커 설정 예제', fontsize=20)
    
    # X축 & Y축 Label 설정
    plt.xlabel('X축', fontsize=20)
    plt.ylabel('Y축', fontsize=20)
    
    # X tick, Y tick 설정
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.yticks(rotation=30)
    
    plt.show()​
    
    #---------
    # 라인(line)
    # '-': solid line style
    # '--': dashed line style
    # '-.': dash-dot line style
    # ':': dotted line style
    
    plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2, marker='o', linestyle='')
    plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 10, marker='o', linestyle='-')
    plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 20, marker='v', linestyle='--')
    plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 30, marker='+', linestyle='-.')
    plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 40, marker='*', linestyle=':')
    
    # 타이틀 & font 설정
    plt.title('다양한 선의 종류 예제', fontsize=20)
    
    # X축 & Y축 Label 설정
    plt.xlabel('X축', fontsize=20)
    plt.ylabel('Y축', fontsize=20)
    
    # X tick, Y tick 설정
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.yticks(rotation=30)
    
    plt.show()
    
    #---------------
    # 컬러(color)
    # 'b': blue
    # 'g': green
    # 'r': red
    # 'c': cyan
    # 'm': magenta
    # 'y': yellow
    # 'k': black
    # 'w': white
    # alpha를 통해 투명도를 조절할 수 있습니다.
    
    plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2, marker='o', linestyle='-', color='b', alpha=.1)
    plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 10, marker='v', linestyle='--', color='c', alpha=.3)
    plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 20, marker='+', linestyle='-.', color='y', alpha=.8)
    plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 30, marker='*', linestyle=':', color='r', alpha=1.)
    
    # 타이틀 & font 설정
    plt.title('색상 설정 예제', fontsize=20)
    
    # X축 & Y축 Label 설정
    plt.xlabel('X축', fontsize=20)
    plt.ylabel('Y축', fontsize=20)
    
    # X tick, Y tick 설정
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.yticks(rotation=30)
    
    plt.show()

 

• plt.show()와 마찬가지로, 모든 명령 이후 plt.savefig(‘filename’, dpi=)를 이용해 플롯을 저장할 수 있다

  # Plot 저장하기
  plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2, marker='o',
  linestyle='-', color='b', alpha=.1)
  plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 10, marker='v',
  linestyle='--', color='c', alpha=.3)
  plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 20, marker='+',
  linestyle='-.', color='y', alpha=.8)
  plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 30, marker='*',
  linestyle=':', color='r', alpha=1.)
  
  # 타이틀 & font 설정
  plt.title('색상 설정 예제', fontsize=20)
  
  # X축 & Y축 Label 설정
  plt.xlabel('X축', fontsize=20)
  plt.ylabel('Y축', fontsize=20)
  
  # X tick, Y tick 설정
  plt.xticks(rotation=90)
  plt.yticks(rotation=30)
  
  # plt.show()
  plt.savefig('savefig_200dpi.png', dpi=200)​