[Python][matplotlib](2) 다양한 그래프 유형

[참고] 파이썬으로 데이터 시각화하기 (16 ~ 24장)

 

1. 막대 그래프

plt.bar(years, values, color = 'c', width=0.4)

2. 수평 막대 그래프

plt.barh(years, values, color = 'c', height = 0.3)

3. 산점도 그리기

> s : size / c : color / alpha : 투명도 / cmap : colormap

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(0)

n = 50
x = np.random.rand(n)
y = np.random.rand(n)
area = (30 * np.random.rand(n))**2
colors = np.random.rand(n)

plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5, cmap='Spectral')
plt.colorbar()
plt.show()

 

4. 히스토그램

> bin : 가로축 구간 개수

> 종류 : histtype = ‘bar’(default), ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’ 

import matplotlib.pyplot as plt

weight = [68, 81, 64, 56, 78, 74, 61, 77, 66, 68, 59, 71,
          80, 59, 67, 81, 69, 73, 69, 74, 70, 65]

plt.hist(weight, bins=10, label='bins=30', color = 'lightblue', histtype = 'bar')
plt.legend()
plt.show()

> 누적 히스토그램

plt.hist(weight, cumulative=True, label='cumulative=True')
plt.hist(weight, cumulative=False, label='cumulative=False')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

 

5. 에러바 표시하기

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(1, 5)
y = x**2
yerr = [0.4, 0.8, 0.5, 0.7]

plt.errorbar(x, y + 4, yerr=yerr) # 빨강
plt.errorbar(x, y + 2, yerr=yerr, uplims=True, lolims=True) # 파랑

upperlimits = [True, False, True, False]
lowerlimits = [False, False, True, True]
plt.errorbar(x, y, yerr=yerr, uplims=upperlimits, lolims=lowerlimits) #보라

plt.show()

6. 파이 차트 그리기

import matplotlib.pyplot as plt

ratio = [34, 32, 16, 18]
labels = ['Apple', 'Banana', 'Melon', 'Grapes']
colors = ['lightblue', 'yellow', 'lightgreen', 'lightgray']

plt.pie(ratio, labels=labels, colors = colors, autopct='%.1f%%', startangle=90, counterclock=False)
plt.show()

 

8. 박스 플롯 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(0)
data_a = np.random.normal(0, 2.0, 1000)

fig, ax = plt.subplots()

ax.boxplot(data_a)
ax.set_ylim(-10.0, 10.0)
ax.set_xlabel('Data Type')
ax.set_ylabel('Value')

plt.show()

9.  바이올린 플롯

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(0)
data_a = np.random.normal(0, 2.0, 1000)

fig, ax = plt.subplots()

violin = ax.violinplot(data_a)
ax.set_ylim(-10.0, 10.0)
ax.set_xticks([0, 1, 2])
ax.set_xlabel('Data Type')
ax.set_ylabel('Value')

plt.show()

 

10. 여러개 그래프 넣기

# 그래프 1
plt.subplot(2, 2, 1)
# 그래프 2
plt.subplot(2, 2, 2)
# 그래프 3
plt.subplot(2, 2, 3)
# 그래프 4
plt.subplot(2, 2, 4)