[Matplotlib] 기본 개념(범례, 축 범위, 산점도)

Python

 

matplotlib

matplotlib은 파이썬에서 데이터를 차트나 플롯으로 시각화하는 라이브러리다. matplotlib.pyplot 모듈의 함수를 이용해 간편하게 그래프를 만들고 변화를 줄 수 있다.

 

설치 방법 및 사용 방법

pip install matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

 

숫자 입력

한 개의 숫자 리스트 입력

• 한 개의 숫자 리스트 형태로 값을 입력하면 y값으로 인식한다.
• x값은 기본적으로 [0, 1, 2, 3]으로 설정된다.
• 파이썬 튜플, 넘파이 배열 형태도 가능하다.
• plt.show() 함수는 그래프를 화면에 나타나도록 한다.

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

 

plt 출력 결과

 

두 개의 숫자 리스트 입력

• 두 개의 숫자 리스트 형태로 값을 입력하면 첫 번째 리스트의 값은 x값, 두 번째 리스트의 값은 y로 적용된다.
• 순서쌍(x, y)으로 매칭된 값을 좌표평면 위에 그래프 시각화한다.

plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16])
plt.show()

 

plt 출력 결과

 

Matplotlib 축 레이블 설정

• xlabel() 함수를 사용해서 그래프의 x축에 대한 레이블 표시
• ylabel() 함수를 사용해서 그래프의 y축에 대한 레이블 표시

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.xlabel('X-Label')
plt.ylabel('Y-Label')
plt.show()

 

 

label 적용 모습

 

범례 (Legend) 설정

• 범례는 그래프에 데이터의 종류를 표시하기 위한 텍스트이다.
• legend() 함수를 사용해서 그래프에 범례를 표시하고
• plot() 함수에 label 파라미터 값으로 삽입한다.

label() 함수와 legend() 함수는 함께 세트로 움직인다!

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], label = 'Square')
plt.xlabel('X-Label')
plt.ylabel('Y-Label')
plt.legend()

plt.show()

 

label 적용 모습

 

 

축 범위 설정

• xlim() : X축이 표시되는 범위 지정 [xmin, xmax]
• ylim() : Y축이 표시되는 범위 지정 [ymin, ymax]
• axis() : X, Y축이 표시되는 범위 지정 [xmin, xmax, ymin, ymax]
• 입력 값이 없으면 데이터에 맞게 자동으로 범위 지정된다.

 

xlim, ylim 사용

# X축의 범위: [xmin, xmax] = [0, 5]
# Y축의 범위: [ymin, ymax] = [0, 20]
plt.plot([1, 2, 3, 4], [3, 6, 9, 12])
plt.xlabel('X-Label')
plt.ylabel('Y-Label')
plt.xlim([0, 5])      
plt.ylim([0, 15])    

plt.show()

 

xlim, ylim 적용 모습

 

 

axis 사용

X, Y축이 표시되는 범위 지정 [xmin, xmax, ymin, ymax]

 

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.axis([0, 6, 0, 20])

plt.show()

axis 적용 화면

 

 

선 종류 설정

• plot() 함수의 포맷 문자열 사용
  • '-' (Solid)
  • '- -' (Dashed)
  • ' : ' (Dotted)
  • ' -. ' (Dash-dot)
• plot() 함수의 linestyle 파라미터 값으로 삽입
  • '-' (solid)
  • '- -' (dashed)
  • ' : ' (dotted)
  • ' -. ' (dashdot)
• 튜플을 사용하여 선의 종류 커스터마이즈
  • (0, (1, 1)) [dotted]
  • (0, (5, 5)) [dashed]
  • (0, (3, 5, 1, 5)) [dashdotted]

 

plot() 함수의 포맷 문자열 사용

# 축 이름, 범위, 범례 설정
plt.plot([1, 2, 3], [4, 4, 4], '-', color='C0', label='Solid')
plt.plot([1, 2, 3], [3, 3, 3], '--', color='C0', label='Dashed')
plt.plot([1, 2, 3], [2, 2, 2], linestyle='dotted', color='C0', label='Dotted')
plt.plot([1, 2, 3], [1, 1, 1], linestyle='dashdot', color='C0', label='Dash-dot')

plt.xlabel('X-Label')
plt.ylabel('Y-Label')
plt.axis([0.8, 3.2, 0.5, 5.0])
plt.legend(loc='upper right', ncol=4)

plt.show()

 

plot() 함수에 문자열 적용 화면

 

튜플을 사용하여 선의 종류 커스터마이즈

# tuple(offset, (on_off_seq))
# offset : 플롯의 간격 띄우기를 조정
plt.plot([1, 2, 3], [4, 4, 4], linestyle=(0, (1, 1)), color='C0', label='(0, (1, 1))')
plt.plot([1, 2, 3], [3, 3, 3], linestyle=(0, (1, 5)), color='C0', label='(0, (1, 5))')
plt.plot([1, 2, 3], [2, 2, 2], linestyle=(0, (5, 1)), color='C0', label='(0, (5, 1))')
plt.plot([1, 2, 3], [1, 1, 1], linestyle=(0, (3, 5, 1, 5)), color='C0', label='(0, (3, 5, 1, 5))')

plt.xlabel('X-Label')
plt.ylabel('Y-Label')
plt.axis([0.8, 3.2, 0.5, 5.0])
plt.legend(loc='upper right', ncol=2)
plt.tight_layout()         # 여백 없이 출력

plt.show()

 

튜플로 선 종류 커스터마이징

 

산점도

• scatter() 함수 이용하여 산점도 시각화
• scatter() 함수의 color 파라미터 값으로 마커의 색상 설정
• scatter() 함수의 size 파라미터 값으로 마커의 크기 설정

# numpy의 random 모듈의 rand 함수를 통해 숫자 랜덤하게 생성
# color와 size로 산점도 파라미터 설정
import numpy as np

np.random.seed(0)   # seed(0)을 통해서 생성된 랜덤값을 고정한다.

n = 50
x = np.random.rand(n)
y = np.random.rand(n)
size = (np.random.rand(n) * 20)**2
colors = np.random.rand(n)

plt.scatter(x, y, s=size, c=colors)
plt.show()

 

scatter 함수 적용