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Python/Matplotlib10

[Python] Matplotlib 상관계수 구하기 corr() 파이썬 Matplotlib 상관계수 구하기 상관계수는 -1부터 1까지의 값을 갖는다 1일 때 완벽한 양의 상관관계가 되고, -1일 때 완벽한 음의 상관관계가 된다 0이라면 별다른 상관관계가 없음을 의미한다 .corr() : 상관계수 구하기 # 데이터 프레임의 전체 상관계수 구하기 >>> df.corr() # 두 컬럼간의 상관계수 구하기 >>> df[['컬럼1','컬럼2']].corr() 구한 상관계수를 보기 편하게 히트맵으로 만들기 df_corr = df[['컬럼1', '컬럼2', '컬럼3', '컬럼4']].corr() sb.heatmap(data= df_corr, annot=True, fmt='.1f', cmap= 'coolwarm', linewidths= 0.7, vmin= -1, vmax= 1) p.. 2022. 12. 2.
[Python] Matplotlib 관계 나타내는 차트 만들기(히트맵) plt.hist2d, sb.heatmap 파이썬 히트맵 차트 만들기 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import seaborn as sb plt.hist2d() : 컬럼간의 관계(비례관계, 반비례관계, 아무관계없음)를 데이터가 많고 적음을 표시할 수 있도록 히트맵(Heat Maps)으로 시각화한 차트를 만들어준다 # hist2d 차트 만들기 >>> plt.hist2d(data= df, x= '컬럼1', y= '컬럼2') >>> plt.hist2d(data= df, x= '컬럼1', y= '컬럼2', cmin= 0.5, cmap= 'viridis_r', bins= 20) # cmin= 0.5 입력시 데이터 없는 부분은 표현되.. 2022. 11. 28.
[Python] Matplotlib 관계 나타내는 차트 만들기 plt.scatter(), sb.regplot(), sb.pairplot() 파이썬 컬럼간의 관계 나타내는 차트 만들기 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import seaborn as sb plt.scatter() : 컬럼간의 관계(비례관계, 반비례관계, 아무관계없음)를 나타내는 차트 만들어준다 # 관계를 나타낼 컬럼 입력 >>> plt.scatter(data= df, x= '컬럼1', y= '컬럼2') sb.regplot() : 컬럼간의 관계(비례관계, 반비례관계, 아무관계없음)를 나타내는 차트 만들어준다 ※ plt.scatter()와 비슷하지만 다른점은 차트에 선이 생긴다 # 관계를 나타낼 컬럼 입력 >>> sb.regplot(data= df, x= '컬.. 2022. 11. 28.
[Python] Matplotlib 하나의 차트 영역에 여러개 차트 넣기, 크기 조절하기 plt.subplot(), plt.figure 파이썬 하나의 차트 영역에 여러개 차트 넣기, 차트 크기 조절하기 plt.subplot() : 하나의 차트 영역에 여러개의 차트를 넣어준다 plt.figure() : 차트의 크기를 입력값대로 조절해준다 >>> plt.subplot(행, 열, 순서) >>> plt.figure(figsize=(가로값, 세로값)) 2022. 11. 28.
[Python] Matplotlib 구간별 갯수 세는 차트 만들기 plt.hist() 파이썬 구간별로 갯수를 세는 히스토그램차트 만들기 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import seaborn as sb plt.hist() : 구간을 설정하여 해당 구간에 포함되는 데이터가 몇개인지(갯수) 세는 차트(히스토그램)를 만들어준다 ※ 구간 : 빈(bin)이라고 부른다 # 히스토그램 만들기 >>> plt.hist(data= df, x= '컬럼') # 빈(bin) 디폴트값은 10이다 >>> plt.hist(data=df, x= '컬럼', rwidth= , bins= ) # rwidth= 차트 막대간의 간격값 입력 # bins= 구간 갯수 입력 2022. 11. 28.
[Python] Matplotlib 차트 제목, 축 이름, 범례 만들기 plt.title(), plt.legend() 파이썬 차트 제목, 축 이름, 범례 만들기 plt.title('제목입력') : 입력한 값으로 차트의 제목을 만들어준다 plt.legend() : 차트의 범례를 만들어준다 ※ 직접 값을 입력하면 순서대로 변경된다 # 차트 제목 만들기 plt.title('제목입력') # 차트 범례 만들기 plt.legend() # 범례에 다른 값 입력하고 싶으면 순서대로 입력 plt.legend(['id 5', 'id 1', 'id 3', 'id 4', … ]) plt.xlabel() : x축의 축이름을 만들어준다 plt.ylabel() : y축의 축이름을 만들어준다 >>> plt.xlabel('x축 이름') >>> plt.ylabel('y축 이름') 아래 코드 입력시 한글입력 가능 import numpy as np imp.. 2022. 11. 28.
[Python] Matplotlib 퍼센트로 비교하는 차트 만들기 plt.pie() 파이썬 퍼센트(%)로 비교하는 파이차트 만들기 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import seaborn as sb plt.pie() : 입력한 값으로 원형 차트를 만들어준다 ※ 파이 차트는 데이터 프레임으로 바로 만들 수 없기에 가공을 먼저 해준다 # 데이터 프레임의 차트화 할 컬럼의 벨류 카운터를 가져와서 입력 >>> df2 = df['컬럼'].value_counts() # 기본 차트 만들기는 df값만 입력 >>> plt.pie(df2) >>> plt.pie(df2, labels= , autopct= '%.0f', startangle= , wedgeprops= {'width' :.. 2022. 11. 28.
[Python] Matplotlib 차트 축 글자 회전 시키기 plt.xticks 파이썬 차트 축 글자 회전 시키기 plt.xticks(rotation= 각도) : 입력한 각도로 x축 글자를 회전시켜준다 plt.yticks(rotation= 각도) : 입력한 각도로 y축 글자를 회전시켜준다 # x축 각도 변경 >>> plt.xticks(rotation= 각도) # y축 각도 변경 >>> plt.yticks(rotation= 각도) 글자가 너무 길어서 겹쳐진다면 회전말고 y축으로 이동시키는 방법도 있다 2022. 11. 28.
[Python] Matplotlib 갯수별 차트 만들기 sb.countplot() 파이썬 갯수별로 세어주는 막대형 차트 카운트플롯 만들기 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import seaborn as sb sb.countplot() : 입력한 값으로 갯수별 막대형 차트를 만들어준다 sb.color_palette() : 팔레트 선택하기 # 차트 만들기 (컬럼 x축 말고 y축으로도 지정 가능) (y = '컬럼') >>> sb.countplot(data= df, x = '컬럼') >>> sb.countplot(data= df, x = '컬럼', color= , order= ) # color= 는 컬러값 입력한 변수 입력 # order= 순서 입력한 변수 입력 # 컬러.. 2022. 11. 28.
[Python] Matplotlib 기본 차트 만들기, 저장하기 plt.plot(), plt.show(), plt.savefig() 파이썬 기본 차트 만들기, 저장하기 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import seaborn as sb plt.plot(x, y) : 입력한 x축, y축 값으로 차트를 만들어준다 >>> plt.plot(x, y) plt.show() : 출력된 차트의 메모리상태 표시를 없애준다 >>> plt.show() plt.savefig() : 차트를 파일로 저장해준다 >>> plt.savefig('저장할 파일명') 2022. 11. 28.

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