matplotlib를 이용해서 데이터 시각화하기

matplotlib를 이용해서 데이터 시각화하기¶

In [1]:

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

Matplotlib¶

Matplotlib은 Python에서 데이터를 시각화하기 위한 라이브러리입니다. 그래프와 차트를 쉽게 생성할 수 있도록 다양한 도구와 기능을 제공합니다.

Matplotlib 기본¶

matplotlib는 주로 plt로 축약하여 사용합니다. 가장 기본인 그래프 유형은 선 그래프로 plot() 함수를 이용해서 표현합니다.

In [4]:

plt.plot([1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1])

Out[4]:

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x124fc6c30>]

다양한 옵션들¶

matplotlib에서는 그래프를 꾸밀 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다. 하나씩 살펴보겠습니다.

• figure() : 그래프를 그릴 일종의 도화지입니다. facecolor(배경색), figsize(크기) 등을 설정할 수 있습니다.
• title() : 그래프의 제목을 설정합니다.
• xlabel(), ylabel() : x축과 y축의 이름을 설정합니다.
• grid() : 그래프에 격자선을 추가합니다.
• legend() : 범례를 설정합니다. 범례의 이름은 plot() 안에 labels로 전달해 주어야 합니다.

plot에도 여러 가지 옵션을 추가해서 다양하게 표현할 수 있습니다.

• label : 차트의 label을 설정합니다.
• marker : 각 꼭짓점의 모양을 설정합니다.
• markersize : marker의 사이즈를 설정합니다.
• color : plot의 색상을 설정합니다.
• linestyle : 선의 스타일을 설정합니다.

In [30]:

x = np.arange(0, 10)
y = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 도화지
plt.figure(facecolor='pink', figsize=(16, 10))

# plot: 선 그래프
plt.plot(x, y, label='sin', marker='o', markersize=8, color='red')
plt.plot(x, y2, label='cos', marker='x')

plt.title('Sin Graph')          # chart 제목
plt.xlabel('Time')              # x축 이름
plt.ylabel('Aplitude')          # y축 이름

plt.grid()                      # 그리드 추가
plt.legend(loc=(1.01, 0))       # 범례

Out[30]:

<matplotlib.legend.Legend at 0x12633a0f0>

여러 개의 그래프 그리기¶

위의 그래프는 두 개의 선 그래프를 하나의 도화지 안에 나타낸 것입니다. 그렇다면 두 그래프를 따로 그릴 수는 없을까요? 두 그래프를 따로 그리고 싶다면 subplots()를 사용합니다.

nrows와 ncols를 사용해서 각 행과 열에 몇 개의 그래프를 그릴 건지 설정합니다. 아래의 예시는 1행 2열, 총 2개의 그래프를 subplots()를 이용해 그린 것입니다.

In [51]:

x = np.arange(1, 20, 2)
y = x * 2

# subplots() : 그래프 여러 개를 동시에 그릴 때 사용
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(12, 6))

ax1.plot(x, y, color='red', marker='o', linestyle='--', label='line')
ax2.bar(x, y, color='pink', label='bar')

ax1.legend()
ax2.legend()

Out[51]:

<matplotlib.legend.Legend at 0x15b00f6e0>

산점도¶

matplotlib의 scatter() 함수를 이용해서 산점도를 표현할 수 있습니다. 산점도 역시 marker 인자로 점의 스타일을 설정할 수 있습니다.

In [55]:

x1 = np.random.rand(100) -1
x2 = np.random.rand(100)

y1 = np.random.rand(100)
y2 = np.random.rand(100)

plt.scatter(x1, y1, marker='x')
plt.scatter(x2, y2, marker='o')

Out[55]:

<matplotlib.collections.PathCollection at 0x15ae5ddf0>

In [57]:

df = pd.read_csv('./data.csv')
df

Out[57]:

	x	y	Label
0	5.539907	2.780370	Medium
1	5.309798	3.342864	Large
2	4.367271	4.551839	Large
3	3.812863	2.447711	Large
4	5.213783	5.133856	Large
...	...	...	...
95	-10.973173	-6.348612	Small
96	-12.787083	-5.901621	Small
97	-12.365544	-7.557758	Small
98	-12.201273	-9.228887	Small
99	-13.375726	-8.303337	Small

100 rows × 3 columns

In [76]:

df_large = df[df['Label'] == 'Large']
df_medium = df[df['Label'] == 'Medium']
df_small = df[df['Label'] == 'Small']

plt.scatter(df_large['x'], df_large['y'], label='large')
plt.scatter(df_medium['x'], df_medium['y'], label='medium')
plt.scatter(df_small['x'], df_small['y'], label='small')

plt.legend()

Out[76]:

<matplotlib.legend.Legend at 0x15dd80140>

pandas만 가지고 산점도 그리기¶

matplotlib를 사용하지 않고 pandas 만으로 산점도를 그릴 수도 있습니다.

In [84]:

# 판다스만으로 그래프 그리기
ax = df_large.plot(x='x', y='y', kind='scatter', c='b', label='Large')
df_medium.plot(x='x', y='y', kind='scatter', c='orange', label='Medium', ax=ax)
df_small.plot(x='x', y='y', kind='scatter', c='g', label='Small', ax=ax)

Out[84]:

<Axes: xlabel='x', ylabel='y'>

boxplot¶

상자수염 그림이라고도 불리는 boxplot을 그려보겠습니다. boxplot은 분석하고자 하는 데이터의 범위를 측정하고 이상치 값을 확인하고 처리하기 위해 사용하는 그래프입니다. boxplot은 boxplot() 함수를 사용합니다.

In [88]:

s1 = np.random.normal(loc=5, scale=0.5, size=1000)

plt.boxplot(s1)

Out[88]:

{'whiskers': [<matplotlib.lines.Line2D at 0x15ebbb0e0>,
  <matplotlib.lines.Line2D at 0x15ebbb260>],
 'caps': [<matplotlib.lines.Line2D at 0x15ebb9ac0>,
  <matplotlib.lines.Line2D at 0x15ebbb7a0>],
 'boxes': [<matplotlib.lines.Line2D at 0x15ebbad20>],
 'medians': [<matplotlib.lines.Line2D at 0x15ebbba70>],
 'fliers': [<matplotlib.lines.Line2D at 0x15ebbbda0>],
 'means': []}

막대그래프¶

가장 기본이라고 할 수 있는 막대그래프(barplot)입니다. matplotlib의 bar() 함수를 사용합니다. x는 x축, height는 각 데이터의 값을 의미합니다.

In [91]:

label = ['kor', 'usa', 'china']
value = [100, 130, 150]
color = ['r', 'g', 'b']

plt.bar(x=label, height=value, color=color, alpha=0.5)

Out[91]:

<BarContainer object of 3 artists>

위의 표를 더 드라마틱하게 표현하려면 어떻게 해야 할까요? ylim()을 사용해서 y축의 범위를 조절해주면 됩니다.

In [92]:

label = ['kor', 'usa', 'china']
value = [100, 130, 150]
color = ['r', 'g', 'b']

plt.ylim(90, 160)   # y축 범위 지정
plt.bar(x=label, height=value, color=color, alpha=0.5)

Out[92]:

<BarContainer object of 3 artists>