[Python] Matplotlib | 산점도 그래프

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1.  산점도 그래프

plt.scatter(x,y)

 

👩🏻‍💻  산점도 (Scatter plot)는 두 변수의 상관 관계를 직교 좌표계의 평면에 점으로 표현하는 그래프

👩🏻‍💻  서로 다른 두 연속성 변수 사이의 관계를 나타내며 연속성 변수의 상관성을 확인할 때 산점도 그래프를 사용
👩🏻‍💻  예를 들어 나이와 소득에 대한 상호 관련성 파악 등에 유용하게 사용되는데, 두 변수 간의 상관관계를 개략적으로 파악할 수 있기 때문

👩🏻‍💻  산점도에 표시되는 각 점들은 자료의 관측값을 의미하고, 각 점의 위치는 관측값이 가지는 x축, y축 변수의 값으로 결정

 

    📌  공공데이터포털에서 다운로드한 2020년 건강검진 일부 데이터 health_screenings_2020.xlsx를 이용하여 산점도 그래프를 표현

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 1) 데이터 읽기
data = pd.read_excel('../input/health_screenings_2020.xlsx')
data.head()

출력 결과

height_data = df1['height']  # 키 데이터만 가져와 height_data에 저장
weight_data = df1['weight']  # 몸무게 데이터만 가져와 weight_data에 저장
height_data.head()
'''
0    175
1    150
2    155
3    165
4    160
Name: height, dtype: int64
'''

plt.figure(figsize=(10, 4))  # 그래프 크기를 지정
plt.scatter(height_data, weight_data)  # x축 데이터에 height_data, y축 데이터에 weight_data 지정
plt.title('2020 Health Screenings Scatter Graph')
plt.xlabel('height')
plt.ylabel('weight')
plt.show()

출력 결과

 

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2) 그룹 산점도 그래프

 

✏️  누적 산점도 그래프를 그리는 것은 기존 산점도 그래프 위에 산점도 그래프를 하나 더 그리는 방식

# HDL, LDL, cholesterol 데이터를 가져와 각각의 변수에 저장.
HDL_data = df1['HDL']
LDL_data = df1['LDL']
cholesterol_data = df1['cholesterol']

plt.figure(figsize=(10, 6))  # 그래프 크기 지정

# scatter()에 x축 데이터와 y축 데이터를 지정하고 점 색상과 점 테두리 색상을 지정.
plt.scatter(cholesterol_data, LDL_data, color='r', edgecolor='w', label='Cholesterol*LDL')
plt.scatter(HDL_data, cholesterol_data, color='g', edgecolor='w', label='HDL*Cholesterol')
plt.scatter(HDL_data, LDL_data, color='b', edgecolor='w', label='HDL*LDL')

plt.title('2020 Health Screenings Group Scatter Graph')
# xlim(), ylim()으로 x축 및 y축의 최솟값과 최댓값을 지정
plt.xlim(-50, 500)
plt.ylim(-50, 500)
plt.legend()
plt.show()

출력 결과

 

 

 

 

[ 내용 참고 : IT 학원 강의 및 위키독스 ]