[Python] Matplotlib 라이브러리와 시각화 옵션 [제목, 범례, 색상, 축 이름, 선 모양, 범위 지정], 내장 시각화 옵션

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1.  맷플룻립 Matplotlib 라이브러리

🥑  맷플룻립 라이브러리는 그래프를 그릴 때 가장 많이 사용하는 파이썬 라이브러리 중 하나
🥑  맷플룻립을 활용하면 다양한 유형의 그래프를 간편하게 그릴 수 있음
🥑  시각화할 때 데이터로 리스트나 딕셔너리 자료형도 가능하지만 데이터프레임을 이용하면 새로운 그래프에 적용하는 것이 더 쉽기 때문에 대부분 데이터프레임 자료형을 이용

  ⚡️ matplotlib은 MATLAB(과학 및 공학 연산을 위한 소프트웨어)의 시각화 기능을 모델링해서 만들어짐
  ⚡️ 공식 홈페이지 : https://matplotlib.org/

Matplotlib — Visualization with Python

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2. 시각화 옵션

 

1) 제목 지정  title()

🥑  그래프 제목은 title() 메서드를 사용하여 표현
🥑  제목은 기본적으로 영어를 사용하는데, 한글을 사용하려면 별도의 설정을 해야 함

# 제목 지정
import matplotlib.pyplot as plt  # 모듈 import

plt.title('Line Graph')  # 제목 지정
xdata = [2, 4, 6, 8]  # x 축 값 지정
ydata = [1, 3, 5, 7]  # y 축 값 지정
plt.plot(xdata, ydata)
plt.show()

출력 결과

 

 

📍 pyplot.plot() 함수에 리스트(= x축과 y축에 들어갈 값 )를 입력함 

📍 show() 함수는 그래프를 화면에 나타나도록 함

 

 

 

 

 

 

 

 

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2) 범례

 

🥑  범례란 사용자가 내용을 인지하기 쉽도록 본보기로 표시하는 데 사용

🥑  그래프 범례는 두 개 이상의 데이터를 표현할 때 사용
🥑  범례 추가는 plot()을 활용하여 표현하는 데, plot()의 label 속성값에 원하는 문자열을 작성하고

      그래프를 그리기 전에 legend() 메서드를 실행

# 범례 지정
plt.title('Legend')
data1 = [2, 4, 6, 8]
data2 = [8, 6, 4, 2]
plt.plot(data1, label='asc')
plt.plot(data2, label='desc')
plt.legend()
plt.show()

출력 결과

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3) 색상 지정

 

🥑  그래프 색상은 plot() 메서드에 color 속성을 추가하여 표현

# 색상 지정
xdata = [2, 4, 6, 8]
ydata = [1, 3, 5, 7]
plt.plot(xdata, ydata, color='red')
plt.show()

출력 결과

 

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4) x축 및 y축 이름 지정  

 

🥑  x축 이름은 xlabel()를 사용하고, y축 이름은 ylabel()을 사용하여 표현

# x축 및 y축 이름 지정
xdata = [2, 4, 6, 8]
ydata = [1, 3, 5, 7]
plt.plot(xdata, ydata)
plt.xlabel('X value')
plt.ylabel('Y value')
plt.show()

출력 결과

 

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5) 그래프 선 모양 지정

 

🥑  그래프 선 모양은 plot()의 linestyle 속성을 이용하여 표현
🥑  linestyle 속성으로 실선은 '-', 파선은 '--', 점쇄선 '-.', 점선은 ':' 기호로 지정

# 그래프 선 모양 지정
xdata = [2, 4, 6, 8]
ydata = [8, 6, 4, 2]
plt.plot(data1, color='r', label='dashed', linestyle='--')
plt.plot(data2, color='g', label='dotted', linestyle=':')
plt.legend()
plt.show()

 

출력 결과

 

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6) 그림 범위 지정  xlim(), ylim()

 

🥑  plot()을 사용하여 그래프를 표현하다 보면 몇몇 점들은 그림의 범위 경계선에 있어서 잘 보이지 않을 때가 있다
🥑  이 때, xlim() 메서드와 ylim() 메서드를 사용하면 그림의 범위를 수동으로 지정할 수 있다.
        ▶️  xlim(x축 최솟값, x축 최댓값), ylim(y축 최솟값, y축 최댓값)
🥑  plot()의 marker 속성을 지정하면 선에 점 모양을 다양하게 변경할 수 있음

# 그림 범위 지정
plt.title('X, Y range')
xdata = [10, 20, 30, 40]
ydata = [1, 3, 5, 7]
plt.plot(xdata, ydata, color='b', linestyle='--', marker='o', markersize='10')
plt.xlim(0, 50)
plt.ylim(-5, 15)
plt.show()

출력 결과

 

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3. 내장 시각화 옵션

 

👩🏻‍🚀  판다스를 이용하면 시각화 라이브러리를 임포트 하지 않아도 내장 그래프 도구를 이용하여 기본적인 시각화를 할 수 있음
👩🏻‍🚀  plot()의 kind 속성을 지정하면 다양한 종류의 그래프를 표현할 수 있다.

옵션	종류
line	선 그래프
bar	막대 그래프 - 수직
barh	막대 그래프 - 수평
his	히스토그램 그래프
box	박스 그래프
kde	커널 밀도 그래프
area	면적 그래프
pie	원형 그래프
scatter	산점도 그래프
hexbin	고밀도 산점도 그래프

import pandas as pd

my_score = [[60, 90, 95], [80, 75, 100], [65, 85, 90], 
            [85, 70, 90], [95, 90, 85], [75, 85, 90], [85, 80, 75]]
subject = ['kor', 'math', 'eng']
df = pd.DataFrame(my_score, columns=subject)
df

출력 결과

 

from matplotlib import pyplot as plt

df.plot(kind='line')
plt.show()

출력 결과

 

 

 

 

 

 

[ 내용 참고: IT 학원 강의 및 위키독스 ]