#14 데이터의 도수분포를 표현하는 히스토그램

라이브러리 임포트 샘플 데이터 히스토그램 자료의 도수분포를 나타내는 그래프 수치를 나타내는 자료를 일정 구간(계급)으로 나누어 각 구간별 값의 개수(도수)를 나타낸다. x축은 계급(값의 구간), y축은 도수(구간별 값의 개수)를 나타냄 기본 히스토그램 plt.hist(data) default : 10개의 구간으로 나누어 도수분포를 보여준다. 구간의 개수 변경 bins=구간의 개수 누적 히스토그램 cumulative=True 범위 지정 range=(min,max) 밀도 표시 density=True 도수를 총 개수로 나눈 수치를 y축에 표시 가로 히스토그램 orientation='horizontal' 막대 스타일 선만 표시 histtype='step' `rwidth=막대폭(0~1)` `color=막대색` `..

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#13 색으로 값의 크기를 표현하는 히트맵

라이브러리 임포트 히트맵 plt.pcolor(2차원데이터) 컬러맵의 종류 https://matplotlib.org/3.3.1/tutorials/colors/colormaps.html Choosing Colormaps in Matplotlib — Matplotlib 3.3.1 documentation Note Click here to download the full example code Choosing Colormaps in Matplotlib Matplotlib has a number of built-in colormaps accessible via matplotlib.cm.get_cmap. There are also external libraries like [palettable] and [color..

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#12 데이터의 관계를 표현하는 산점도

라이브러리 임포트 스캐터플롯 점의 크기, 색깔로 정보를 표현할 수 있다. (버블차트) 크기는 s, 색깔은 c로 지정한다. 점의 크기 s=크기공통지정 s=크기목록 plt.scatter()의 파라미터 s로 점 크기를 지정한다. 점 크기는 공통된 크기로 지정할 수도 있고, 점마다 다른 크기로 지정할 수도 있다. 점의 색상 c=색상공통지정 c=색상목록 plt.scatter()의 파라미터 c로 점 색상을 지정한다. 점 색상은 공통된 색상으로 지정할 수도 있고, 점마다 다른 색상으로 지정할 수도 있다. 산점도 예제 데이터 준비 지불금액과 팁의 관계 점의 크기로 테이블 인원 표시 점의 색으로 성별 표시

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#11 데이터의 크기를 비교하는 막대그래프

라이브러리 임포트 샘플 데이터 막대그래프 plt.bar(x축데이터,y축데이터) plt.barh(x축데이터,y축데이터) 막대 폭 지정 width = 0~1사이의 실수(default:0.8) height = 0~1사이의 실수(default:0.8) 막대 색상 지정 edgecolor = 테두리 색상 linewidth = 테두리 두께 막대 테두리 막대 패턴 지정 hatch 파라미터에 기호 전달 : '/', '', '|', '-', '+', 'x', 'o', 'O', '.', '*' 막대 위치 지정 align = center/edge 디폴트: center edge로 지정하면 막대의 왼쪽 끝과 틱을 맞춘다. 막대의 오른쪽 끝과 틱을 맞추려면 width를 음수로 지정한다. 두개의 막대그래프 비교하기

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#10 전체 행,열과 그래프 순서에 따라 서브플롯 그리기

라이브러리 임포트 데이터 불러오기 전체 행, 열과 그래프 순서에 따라 서브플롯 그리기 ① figure 객체를 생성한다. fig=plt.figure() ② 서브플롯을 그릴 axes 객체를 생성한다. ax = fig.add_subplot(전체행개수,전체열개수,순서) ③ axes 객체에 그래프를 그린다. ax.plot(x,y) ④ 축 공유하기 : 어떤 axes의 축을 공유할 것인지 지정한다. sharex=axes객체, sharey=axes객체 이미지로 그래프 저장하기 fig.savefig(파일명, dpi=해상도) 해상도 default : 100

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#9 axes를 행, 열로 쪼개어 서브플롯 그리기

라이브러리 임포트 데이터 불러오기 axes를 행, 열로 쪼개어 서브플롯 그리기 plt.subplots() 함수를 호출하면 figure, axes 객체를 생성하여 튜플 형태로 반환한다. fig, ax = plt.subplots() ① axes 객체를 행,열로 쪼개어 생성하기 fig, ax = plt.subplots(nrows=행개수, ncols=열개수,figsize=(가로사이즈,세로사이즈)) ② axes[행번호][열번호] 형태로 접근하여 그래프 그리기 ③ 서브플롯간 축을 공유할 수 있다. sharex=True, sharey=True

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