미생

■ [matplotlib] 파이 그래프

matplotlib.pyplot.pie(x  , [ , options])

• x : x의 각 요소 데이터를 비율로 계산하여 부채꼴을 그리는데 사용
• options : 생략가능 
• labels : x축 데이터에 해당되는 라벨 지정
• autopct : 비율이 표시되는 숫자의 형식을 지정 (소수점 첫째 %0.1f , 정수 %0.0f)
• shadow : 그림자 효과 지정 (기본값 : False) [True/False]
• explode : 특정 부채꼴 부분을 강조시 사용 (시퀀스 데이터)
• counterclock : 부채꼴 부분이 그려지는 순서 반시계(True), 시계(False) (기본값 : True)
• startangle : 부채꼴 부분이 그려지는 각도 x축 기준으로 증가 (기본값 : 0)

▶ autopct = '%0.1f%%' : 소수점 첫째 자리 비율 + '%' 출력

▶ startangle = 90 : x축 기준 90도에 위치에서 그래프 시작

▶ shadow = True : 그림자 효과 

▶ counterclock = False : 시계방향

▶ explode = (0.1,0,0,0,0) : 축구 데이터 부채꼴만 강조

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# 그래프에 한글 출력시 폰트 변경 (기본폰트 : sans-serif)
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'
# 그래프에서 마이너스(-)폰트 깨짐 방지
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 각 부채꼴 부분의 라벨 
exe_name = ['축구', '농구', '야구', '배구', '당구']
# 각 부채꼴 요소의 데이터 값
exe_result = [8, 7 ,2 ,2 ,1]
# 각 부채꼴 강조 시퀀스 데이터
explode_value = (0.1,0,0,0,0)

# 그래프 너비, 높이 지정 ( 기본값 : (6,4) )
plt.figure(figsize=(5,5))

plt.pie(exe_result, labels = exe_name, autopct='%0.1f%%', 
        startangle= 90, explode=explode_value, shadow= True, counterclock= False)

plt.show()

■ [pandas] 파이 그래프

Series_obj.plot.pie(x  , [ , options])

• options : 생략가능 
• figsize : 그래프 너비, 높이 지정
• table : 해당 부채꼴 데이터로 테이블 출력
• labels : x축 데이터에 해당되는 라벨 지정
• autopct : 비율이 표시되는 숫자의 형식을 지정 (소수점 첫째 %0.1f , 정수 %0.0f)
• shadow : 그림자 효과 지정 (기본값 : False) [True/False]
• explode : 특정 부채꼴 부분을 강조시 사용 (시퀀스 데이터)
• counterclock : 부채꼴 부분이 그려지는 순서 반시계(True), 시계(False) (기본값 : True)
• startangle : 부채꼴 부분이 그려지는 각도 x축 기준으로 증가 (기본값 : 0)

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

# 그래프에 한글 출력시 폰트 변경 (기본폰트 : sans-serif)
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'
# 그래프에서 마이너스(-)폰트 깨짐 방지
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 각 부채꼴 부분의 라벨 
exe_name = ['축구', '농구', '야구', '배구', '당구']
# 각 부채꼴 요소의 데이터 값
exe_result = [8, 7 ,2 ,2 ,1]
# Series 타입 데이터
series_data = pd.Series(exe_result, index=exe_name, name = '구기 종목') 

# 각 부채꼴 강조 시퀀스 데이터
explode_value = (0.1,0,0,0,0)

# plt.figure(figsize=(5,5)) 그래프 너비, 높이를 인자로 지정
# 데이터 테이블 출력
plot_pie = series_data.plot.pie(figsize = (5,5), autopct='%0.1f%%', 
            startangle= 90, explode=explode_value, shadow= True, counterclock= False, table=True)

# 같은 그래프 생성
# ▶ plot_pie = series_data.plot(kind='pie',figsize = (5,5), autopct='%0.1f%%', 
#             startangle= 90, explode=explode_value, shadow= True, counterclock= False, table=True)
    
# y축 라벨 삭제
plot_pie.set_ylabel('')
plt.show()

SOURCE CODE

■ 그래프 스타일

■ 그래프 범례 위치 해설

■ [matplotlib] 히스토그램

matplotlib.pyplot.hist(freq_data  , [ , options])

• freq_data : y축 데이터 (도수 값 : 값은 계급에 해당하는 갯수)
• options : 생략가능 
• bins : x축 데이터에 해당되는 계급의 구간수 (기본값 : 10) [숫자/'auto']
• color : 막대 그래프 컬러 (기본값 : 'b' 파란색)
• label : 범례에 사용될 문자열 지정

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

# 그래프에 한글 출력시 폰트 변경 (기본폰트 : sans-serif)
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'
# 그래프에서 마이너스(-)폰트 깨짐 방지
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 수학 점수 25개
math = [97, 72, 95, 68, 66, 74, 86, 73, 85, 90, 82, 92, 96, 100, 97, 75, 96,
       60, 83, 68, 97, 72, 91, 81, 70]

# x축 계급 구간 : 8단계로 지정
plt.hist(math, color='c', bins=8)
# x축 라벨
plt.xlabel('수학시험 점수')
# y축 라벨
plt.ylabel('도수(frequency)')
# 타이틀 
plt.title('수학시험 히스토그램')
plt.grid()
plt.show()

■ [pandas] 히스토그램

DataFrame_obj.plot.hist( [ , options])

• options : 생략가능 
• bins : x축 데이터에 해당되는 계급의 구간수 (기본값 : 10) [숫자/'auto']
• color : 막대 그래프 컬러 (기본값 : 'b' 파란색)
• label : 범례에 사용될 문자열 지정

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

# 그래프에 한글 출력시 폰트 변경 (기본폰트 : sans-serif)
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'
# 그래프에서 마이너스(-)폰트 깨짐 방지
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 수학 점수 25개
math = [97, 72, 95, 68, 66, 74, 86, 73, 85, 90, 82, 92, 96, 100, 97, 75, 96,
       60, 83, 68, 97, 72, 91, 81, 70]

# 컬럼명(Student)이 범례문자열로 자동 지정
dataframe_hist = pd.DataFrame(math, columns=['Student'])

# x축 계급 구간 : 8단계로 지정
math_hist = dataframe_hist.plot.hist(bins=8, color='c', grid=True)
# x축 라벨
math_hist.set_xlabel('수학시험 점수')
# y축 라벨
math_hist.set_ylabel('도수(frequency)')
# 타이틀 
math_hist.set_title('수학시험 히스토그램')
plt.show()

SOURCE CODE

■ 그래프 스타일

■ 그래프 범례 위치 해설

■ [matplotlib] 막대 그래프

matplotlib.pyplot.bar(x , y [ , options])

• x : x축 데이터
• y : y축 데이터
• options : 생략가능 
• width : 막대 그래프 폭 (기본값 : 0.8)
• color : 막대 그래프 컬러 (기본값 : 'b' 파란색)
• align : 막대 그래프 위치 (기본값 : 'center' ) 선택값 : [center/edge]
• tick_label : 각각의 막대 그래프 라벨 지정 (기본값 : x축 데이터(숫자))
• label : 범례에 사용될 문자열 지정

▶ 2개 이상의 막대그래프와 비교할 경우 막대 라벨은 xticks로 지정한다(tick_label은 단일일 경우 사용)

▶ plt.bar(label='문자열')을 통해 범례값이 지정되므로 plt.legend() 호출만으로 범례 출력가능

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

# 그래프에 한글 출력시 폰트 변경 (기본폰트 : sans-serif)
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'
# 그래프에서 마이너스(-)폰트 깨짐 방지
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 멤버 이름
member_name = ['A','B','C','D']
# 막대 그래프 너비값
bar_width = 0.4
# 운동 전 데이터
before_data = [56,70,46,90]
# 운동 후 데이터
after_data = [70,75,60,100]
# x축 데이터 [0,1,2,3]
index = np.arange(len(member_name))

# before 막대 그래프
plt.bar(index, before_data, color = 'r', align='edge', width=bar_width, label='before')
# after 막대 그래프
plt.bar(index + bar_width, after_data, color = 'c', align='edge', width=bar_width, label='after')

# after 막대 그래프 x축 데이터에 맞춰 라벨 지정
plt.xticks(index + bar_width, member_name)
# plt.bar(label='문자열')을 통해 범례지정
plt.legend()
# x축 라벨 
plt.xlabel('회원 이름')
# y축 라벨
plt.ylabel('팔굽혀펴기 횟수')
# 타이틀
plt.title('운동 시작 전과 후 비교')
plt.show()

■ [pandas] 막대 그래프

DataFrame_obj.plot.bar([ , options])

• options : 생략가능 
• width : 막대 그래프 폭 (기본값 : 0.4)
• color : 막대 그래프 컬러 (기본값 : 'b' 파란색)
• align : 막대 그래프 위치 (기본값 : 'center' ) 선택값 : [center/edge]
• title : 막대 그래프 타이틀

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

# 그래프에 한글 출력시 폰트 변경 (기본폰트 : sans-serif)
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'
# 그래프에서 마이너스(-)폰트 깨짐 방지
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 멤버 이름
member_name = ['A','B','C','D']
# 막대 그래프 너비값
bar_width = 0.4
# 운동 전 데이터
before_data = [56,70,46,90]
# 운동 후 데이터
after_data = [70,75,60,100]

# DataFrame 객체 생성
# index : x축 데이터 자동 지정
# 컬럼 : 범례문자열 자동 지정
dataframe_bar = pd.DataFrame({'before': before_data, 'after': after_data}, index=member_name)

# 막대 그래프 색은 비교 막대 그래프가 2개이므로 ['r','c'] 두개의 컬러로 지정
ex_bar = dataframe_bar.plot.bar(color=['r','c'],width=0.8, title='운동 시작 전과 후 비교')
# 같은 그래프 생성
# ▶ ex_bar = dataframe_bar.plot(kind='bar',color=['r','c'],width=0.8, title='운동 시작 전과 후 비교')

# x축 라벨 
ex_bar.set_xlabel('회원 이름')
# y축 라벨
ex_bar.set_ylabel('팔굽혀펴기 횟수')
plt.show()

SOURCE CODE

■ 그래프 스타일

■ [matplotlib] 산점도 그래프

matplotlib.pyplot.scatter(x = x_data, y = y_data [ , options])

• x_data : x축 데이터
• y_data : y축 데이터
• options : 생략가능 
• s : 마커 사이즈 (기본값 : 40)
• c : 마커 컬러 (기본값 : 'b' 파란색)
• marker : 마커 스타일 (기본값 : 'o' )
• alpha : 투명도 (기본값 : 1 완전불투명) (0 이상 1 미만 실수로 지정)

■ [pandas] 산점도 그래프

DataFrame_obj.plot.scatter(x = '컬럼명' , y = '컬럼명' [ , options])

• x : x축으로 지정한 DataFrame 객체의 컬럼명
• y : y축으로 지정한 DataFrame 객체의 컬럼명
• options : 생략가능
• s : 마커 사이즈 (기본값 : 40)
• c : 마커 컬러 (기본값 : 'b' 파란색)
• marker : 마커 스타일 (기본값 : 'o' )
• alpha : 투명도 (기본값 : 1 완전불투명) (0 이상 1 미만 실수로 지정)
• title : 그래프 타이틀
• grid : 그래프 그리드 형식으로 변경 (True,False)

SOURCE CODE

■ 그래프 스타일

■ 그래프 범례 위치 해설

■ [matplotlib] 선그래프

matplotlib.pyplot.plot(y , [x , options])

• y : y축 데이터 
• options : 생략가능 
• x : x축 데이터
• style : (선 컬러 / 선 스타일 / 마커 스타일)을 순서 상관없이 지정 

■ [pandas] 선 그래프(line)(다중)

DataFrame_obj.plot([options])

• options : 생략가능 
• grid : 그래프의 그리드효과 (True/False) 
• style : 시퀀스(리스트, 튜플) 타입으로 DataFrame 컬럼 순서에 따라 스타일 지정 
• title : 그래프 타이틀 지정

▶ x축은 DataFrame의 index 값으로 자동 설정

▶ y축과 범례는 DataFrame 컬럼값으로 자동 설정

■ pandas의 선 그래프(line)(단일)

DataFrame_obj.plot(x, y, [options])

• x : x축 데이터로 들어갈 DataFrame 컬럼명(생략시 DataFrame의 index로 자동설정)
• y : y축 데이터로 들어갈 DataFrame 컬럼명
• options : 생략가능 
• grid : 그래프의 그리드효과 (True/False) 
• style : 시퀀스(리스트, 튜플) 타입으로 스타일 지정
• title : 그래프 타이틀 지정

SOURCE CODE