파이썬 시각화하기 - 맷플롯리브(matplotlib) 라이브러리 기초

matplotlib 사용준비

 

기초에서는 Matplotlib의 서브 패키지인 pyplot을 주로 사용합니다. "plt"라는 명칭으로 알려져있습니다.

테스트용 데이터셋을 받기위해 seaborn 라이브러리를, 데이터를 다루기 위해 pandas를 같이 사용하도록 합니다. 서로 연동도 잘 되어 있습니다. 

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

 

 

 

일단 테스트 데이터를 로드해줍니다. seaborn 라이브러리에서 제공하는 "anscombe" 데이터를 사용해봅니다.

anscombe = sns.load_dataset("anscombe")

 

 

 

편의를 위해 구분자인 "dataset" 별로 데이터를 나눠서 저장해줍니다.

anscombe = sns.load_dataset("anscombe")

data1 = anscombe[anscombe["dataset"] == "I"]
data2 = anscombe[anscombe["dataset"] == "II"]
data3 = anscombe[anscombe["dataset"] == "III"]
data4 = anscombe[anscombe["dataset"] == "IV"]

 

 

 

 

 

matplotlib로 그래프 그릴 준비하기

 

일단 커다란 도화지를 그려두고 그 안에 몇 개의 그래프를 그려줄지 설정해줍니다. 

# 도화지 준비
fig = plt.figure()
#메인 제목 설정
fig.suptitle("matplotlib")

 

 

 

"fig"라는 하나의 도화지 안에 몇 개의 그래프를 그려줄지 설정해줍니다. 2행 2열로 4개의 그래프를 만들어보겠습니다. 

# 2행 2열의 그래프 공간 마련해주기
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)

 

 

 

각각의 그래프에 제목을 부여할 수 있습니다. 그리고 글자가 겹치는 부분이 발생한다면 쉽게 해결할 수 있습니다.

#각 그래프에 이름 부여하기
ax1.set_title("Data1")
ax2.set_title("Data2")
ax3.set_title("Data3")
ax4.set_title("Data4")

#글자가 겹치는 부분 제거
fig.tight_layout()

 

 

 

 

matplotlib 그래프 그리기

 

먼저 점그래프인 scatter를 그려보겠습니다. 줄 수 있는 옵션값들이 엄청 많은데 일단 컬러(c)만 넣었습니다.

ax1.scatter(data1['x'], data1['y'], c = "b")
ax2.scatter(data2['x'], data2['y'], c = "b")
ax3.scatter(data3['x'], data3['y'], c = "b")
ax4.scatter(data4['x'], data4['y'], c = "b")

fig

 

 

 

 

같은 도화지에 그래프를 추가하면 겹쳐서 그려줍니다. 기본 선 그래프인 라인플롯(plot)을 그려봅니다.

ax1.plot(data1['x'], data1['y'], c = "r")
ax2.plot(data2['x'], data2['y'], c = "r")
ax3.plot(data3['x'], data3['y'], c = "r")
ax4.plot(data4['x'], data4['y'], c = "r")

fig

 

 

 

 

 

matplotlib 플롯 그래프 옵션

 

옵션값	설명
c	선 색깔 (color)	b g r c m y k w	blue green red cyan magenta yellow black white
mec	마커 선 색깔 (marker edge color)
mew	마커 선 굵기 (marker edge width)
mfc	마커 내부 색깔 (marker face color)
lw	선 굵기 (line width)
ls	선 스타일 (line style)	-  --   -.   :
marker	마커 종류	.   ,    o v ^ < > 1 2 3 4 s p * h H + x D d	point marker pixel marker circle marker triangle_down marker triangle_up marker triangle_left marker triangle_right marker tri_down marker tri_up marker tri_left marker tri_right marke square marker pentagon marker star marker hexagon1 marker hexagon2 marker plus marker x marker diamond marker thin_diamond marker
ms	마커 크기 (marker size)

 

 

 

 

위 옵션을 전부 사용해보면 아래와 같이 사용해 볼 수 있습니다. 

pic = plt.figure()
ax = pic.add_subplot(1,1,1)
x = [10,20,30,40]
y = [1,3,9,21]
ax.plot(x, y, c="b", mec="g", mew=3, mfc="r", 
        lw=5, ls="--", marker="o", ms=10)

 

 

 

 

산점도(Scatter)의 경우도 아래와 같이 옵션을 줘서 가시성을 높일 수 있습니다.

#산점도
fig = plt.figure()
fig.suptitle("Test")

ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
ax1.set_xlabel("x")
ax1.set_ylabel("y")
ax1.set_title("Scatter")

# 산점도 그리기 (c = 컬러, s = 점의 사이즈, alpha = 투명도)
ax1.scatter(tips["total_bill"], tips["tip"], c = tips["size"], 
            s = tips["size"] * 20, alpha = 0.5)