[FORZA STUDY] 나도코딩 - 데이터분석 및 시각화 week4

📍기본 설정

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' # Windows, Mac일 때는 AppleGothic
#matplotlib.rcParams['font.family'] = 'HYGungSo-Bold'# 궁서체
matplotlib.rcParams['font.size'] = 15 # 폰트 크기
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 한글 폰트 사용 시 마이너스 글자가 깨지는 것방지

x = [1, 2, 3]
y = [2, 4, 8]

1. 범례

1.1 범례를 포함해서 그래프 출력하기

plt.plot(x, y, label='무슨 데이터')
plt.legend()

1.2 범례의 위치 지정

📌 아래 링크에서 자세한 내용 확인 가능

https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.legend.html

matplotlib.pyplot.legend — Matplotlib 3.7.1 documentation

(1) 키워드 사용

plt.plot(x, y, label='무슨 데이터')
plt.legend(loc='upper right') #오른쪽 위

location string	location code
best (적당히 비어 있는 곳에 위치)	0
upper right	1
upper left	2
lower left	3
lower right	4
right	5
center left	6
center right	7
lower center	8
upper center	9
center	10

(2) 사용자가 위치 지정

plt.plot(x, y, label='범례')
plt.legend(loc=(0.5, 0.5)) #x축, y축 (0~1 사이) 세부적 위치 설정

---

2. 스타일

2.1 그래프 선의 두께 설정하기

plt.plot(x, y, linewidth=10) #선 두께

2.2 마커 (marker)

- 마커의 종류 선택 가능 : marker='원하는모양'

📌 아래 링크에서 마커의 종류와 표현 방법을 확인 가능

https://matplotlib.org/stable/api/markers_api.html

matplotlib.markers — Matplotlib 3.7.1 documentation

plt.plot(x, y, marker='o') #점을 찍어서 제시된 데이터 값 표시

plt.plot(x, y, marker='o', linestyle='None') #점을 찍어서 제시된 데이터 값 표시, 선 긋지 x

plt.plot(x, y, marker='v')

plt.plot(x, y, marker='X')

- 마커의 크기 설정 가능 : markersize = 크기

- 마커의 테두리 색 설정 가능 : markeredgecolor = '색깔'

plt.plot(x, y, marker='o', markersize=20, markeredgecolor='red')

- 마커의 내부 색 설정 가능 : markerfacecolor = '색깔'

plt.plot(x, y, marker='o', markersize=20, markeredgecolor='red', markerfacecolor='yellow')

2.3 선 스타일

- 선의 모양 : linestyle : '원하는모양'

📌아래 링크에서 선의 종류와 표현 방식 확인 가능

https://matplotlib.org/stable/gallery/lines_bars_and_markers/linestyles.html

Linestyles — Matplotlib 3.7.1 documentation

https://matplotlib.org/2.1.2/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html

matplotlib.pyplot.plot — Matplotlib 2.1.2 documentation

plt.plot(x, y, linestyle='-')

plt.plot(x, y, linestyle='-.')

plt.plot(x, y, linestyle='--')

plt.plot(x, y, linestyle=':')

- 선의 색깔 설정 : color = '색깔'

📌아래 링크에서 표현 가능한 색과 표현법 확인 가능

https://matplotlib.org/stable/gallery/color/named_colors.html

List of named colors — Matplotlib 3.7.1 documentation

plt.plot(x, y,color='pink')

plt.plot(x, y,color='#ff0000')

plt.plot(x, y,color='b')

2.4 포맷 : 이전까지 했던 내용을 하나로 묶어서 작성 가능

plt.plot(x, y, 'ro--') #color, marker, linestyle 순으로 작성

plt.plot(x, y, 'bv:')

plt.plot(x, y, 'go') #linestyle은 언급 안 하면 None
# plt.plot(x, y, color='g', marker='o', linestyle='None')와 같은 결과

2.5 축약어

📌아래 링크의 표에서 확인 가능

https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html

matplotlib.pyplot.plot — Matplotlib 3.7.1 documentation

• mfc : markerfacecolor
• ms : markersize
• mec : markeredgecolor
• ls : linestyle

2.6 그래프의 투명도 

- alpha = 숫자 

2.7 그래프 자체의 크기

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(x,y)

plt.figure(figsize=(5,10))
plt.plot(x,y)

plt.figure(figsize=(10,5), dpi=50) #dots forinch 확대 ; 해상도 정의
plt.plot(x,y)

2.8 배경색

plt.figure(facecolor='yellow')
plt.plot(x,y)

plt.figure(facecolor='#a1c3ff')
plt.plot(x,y)

---

3. 파일 저장

- plt.savefig('파일명')

plt.plot(x, y)
plt.savefig('graph.png')

plt.plot(x, y)
plt.savefig('graph1.png', dpi=100) #해상도가 이전보다 더 큰 파일로 저장

plt.figure(dpi=200)
plt.plot(x,y)
plt.savefig('graph2.png') #dpi가 200인 파일

plt.figure(dpi=200)
plt.plot(x,y)
plt.savefig('graph3.png', dpi=100) #dpi가 100인 파일

사진처럼 png파일들이 생긴 것들을 확인 가능!

---

4. 텍스트

- 반복문을 사용해서 각각의 요소에 대해 텍스트를 작성하는 것이 가능하다.

plt.plot(x, y, marker='o')

for idx, txt in enumerate(y):
    plt.text(x[idx], y[idx]+0.3, txt) #데이터 기준 0.3 위에 작성됨

plt.plot(x, y, marker='o')

for idx, txt in enumerate(y):
    plt.text(x[idx], y[idx]+0.3, txt, ha='center', color='blue') #수평정렬

---

5. 여러 데이터

- 하나의 그래프 안에 여러 데이터의 내용을 표현하기

days = [1, 2, 3] #1일, 2일, 3일
az= [2, 4, 8] #(단위 : 만명) 1일~3일까지의 아스트라제네카 접종인구
pfizer = [5, 1, 3] #화이자
moderna = [1,2,5] #모더나

plt.plot(days, az)
plt.plot(days, pfizer)
plt.plot(days, moderna)

- 각각의 그래프에 다른 속성을 주는 것이 가능하다.

plt.plot(days, az, label='az')
plt.plot(days, pfizer, label='pfizer', marker='o', ls = '--')
plt.plot(days, moderna, label='moderna', marker='s', linestyle='-.')

plt.legend()

- 범례를 열의 개수에 따라 늘여서 보여줄 수 있다.

plt.plot(days, az, label='az')
plt.plot(days, pfizer, label='pfizer', marker='o', ls = '--')
plt.plot(days, moderna, label='moderna', marker='s', linestyle='-.')

plt.legend(ncol=3) #col 개수에 걸쳐 범례 보여줌

---

6. 막대 그래프 (기본)

labels = ['강백호', '서태웅', '정대만'] #이름
values = [190, 187, 184] #키

plt.bar(labels, values)

- 속성으로 색깔, 투명도 등을 설정할 수 있다. 

- 색깔의 경우 리스트를 이용해서 각각의 요소에 다른 색을 주는 것이 가능하다.

- y축 값의 범위 설정이 가능하다.

plt.bar(labels, values)
plt.ylim(175, 195) #y축의 범위

- 막대의 두께를 설정할 수 있다.

plt.bar(labels, values,width=0.5) #두께 얇아짐

- x축과 y축의 내용을 기울일 수 있다.

- x축 내용을 지정할 수 있다.

---

2주 뒤면 완강입니다!