Visual 총정 1

이번 기초대회를 통해 데이터 분석의 중요성을 느꼈다.

그리고 이를 위한 가장 critical 한 방법이 시각화라는 것을 느껴, Data Visualization 을 다시 공부하려 한다.

처음부터 다시 정리해 가겠다.

Matplotlib

• 그래프 그리기

figure 라는 큰 틀에 ax라는 서브플롯을 추가해서 만든다.

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(121)
ax2 = fig.add_subplot(122)

plt.show()

한번에 할 때는

fig, axes = plt.subplots(1,2, figsize= (12,7))

• 한 서브플롯에서 여러개 그리기

그냥 ax위에 여러번 그리면 됨

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

ax.plot([1,2,3,],[1,2,3])
ax.bar([1,2,3,],[1,2,3])

• 색상, 텍스트 사용

그래프 코드 안에 color

fig = plt.figure()
ax = fig.subplot(111)

ax.plot([1,2,3], color = 'green')

코드 안에 label

legend, title은 따로 설정하는 코드

fig = plt.figure()
ax= fig.subplot(111)

ax.plot([1,2,3], label = '1')

ax.legend()
ax.set_title("basic plot")

• 축 축은 ticks 와 ticklabels 로 구분

fig = plt.figure()

ax = fig.subplot(111)

ax.plot([1,1,1],label='1')

ax.set_xticks([0,1,2])
ax.set_xticklabels(['zero','one','two'])

• 그래프 위에 텍스트 추가

1) ax. text

ax.text(x=1, y=2, s = 'This is Text')

2) ax. annotate

화살표 추가할 수 있다는 장점

ax.annotate(s = 'This is Text', xy=(1,2),
		   xytext = (1.2,2.2),
		   arrowprops = dict(facecolor = 'black'))

Barplot

• bar 수직 / barh 수평

fig, axes = plt.subplots(1,2, figsize= (12,7))

x = list('ABCDE')
y = np.array[1,2,3,4,5]

axes[0].bar(x,y)
axes[1].barh(x,y)

plt.show

• y축 범위 공유

1) sharey 파라미터 사용

fig, axes = plt.subplots(1,2, figsize=(15,7), sharey = True)
axes[0].bar(group['male'].index, group['male'], color='royalblue')

axes[1].bar(group['female'].index, group['female'], color='tomato')

plt.show()

2) 개별적 조정

for ax in axes:
	ax.set_ylim = (0,200)

• Stacked Bar plot

bottom 파라미터 -> 아래 공간을 비워두기

(barh 에서는 left)

axes[1].bar(group['male'].index, group['male'], color = 'blue')

axes[1].bar(group['female'].index, group['female'], color = 'red', bottom = group['male'])

axes[1].set_ylim(0,350)

• percentage stacked bar plot

이를 이용하여 percentage 그래프를 만들 수 있다.

total=group['male']+group['female'] # 각 그룹별 합

ax.barh(group['male'].index, group['male']/total, color='royalblue')

ax.barh(group['female'].index, group['female']/total, left=group['male']/total, color='tomato')

• 겹쳐서 그리기

-> 투명도 사용 : alpha

axes[0].bar(group['male'].index, group['male'], color = 'blue', alpha = 0.3)

axes[0].bar(group['female'].index, group['female'], color = 'red', alpha = 0.5)

• Grouped bar plot

그래프 인덱스 조정해서 여러개 생성

• x축 조정
• width 조정
• xticks, xticklabels

fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize =(12, 7) )

idx = np.arange(len(group['male'].index))
width = 0.35

ax.bar(idx-width/2 , group['male'], width = width)

ax.bar(idx+width/2 , group['female'], width = width)

정확한 Bar plot