[Python] Matplotlib.pyplot Library

※ matplolib.pyplot

• 차트나 플랏으로 데이터를 시각화하기 위한 모듈

■ 라이브러리 호출

> import matplotlib.pyplot as plt

■ 기본 구조

1. plt.figure() : plot의 밑바탕
2. plt.plot() : 만들고자 하는 plot
3. plot.show() : plot 출력

□ Pyplot method

• plot 크기 조정: figsize() 이용

> plt.figure(figsize = (8,6))
> plt.figure(figsize = (4,12))

• 격자선 추가

> plt.gird()
> plt.gird(alpha, color, linewidth, ...)

• 타이틀 추가

> plt.title()
> plt.title(" ", fontsize, loc, ...)

> plt.xlabel() # x축 이름
> plt.xlabel(" ", fontsize, loc, ...)
> plt.ylabel() # y축 이름
> plt.ylabel(" ", fontsize, loc, ...)

• 범례 추가

> plt.legend()
> plt.legend(loc = "best") # 가장 적절한 위치에 범례 추가
> plt.legend(loc = 'center')
> plt.legend(loc = "upper left") # 범례 좌상단
> plt.legend(loc = "lower right") # 범례 우하단
> ...

• 축 범위 조정

> plt.xlim(left, right) # x축 범위 지정
> plt.ylim(bottom, top) # y축 범위 지정

• tick 설정
  • 눈금을 의미함

# ticks(위치)에 labels를 입력
> plt.xticks(ticks, labels)
> plt.yticks(ticks, labels)

# 축 글씨 각도 조정
> plt.xticks(rotation = '각도')
> plt.yticks(rotation = '각도')

# 사용 예시
> plt.xticks(range(12), [str(i+1)+'월' for i in range(12)])
> plt.yticks([1,2,3,4,5, ..., 12], ['a','b','c','d','e', ...])

□ Plot

◎ Line Chart

• 매개변수
  • x, y: iterable한 객체, x[i], y[i]의 길이가 같아야 함
  • linewidth: 선 두께
  • marker: 마커 종류
  • markersize: 마커 크기
  • color: 선 색상
  • linestyle: 선 스타일
  • label: 범례

# 기본 구조
> plt.plot(x, y, linewidth, marker, markersize, color, linestyle, label, …)

◎ Scatter Plot

• 매개변수
  • x, y: iterable한 객체, x[i], y[i]의 길이가 같아야 함
  • marker: 마커 종류
  • markersize: 마커 크기
  • color: 선 색상
  • label: 범례
  • alpha: 투명도

# 기본 구조
> plt.scatter(x, y, marker, markersize, color, label, …)

◎ Bar Chart

• 매개변수
  • x: 막대의 위치
  • height: 막대의 높이
  • width: 막대의 너비
  • align: 막대 정렬

# 기본 구조
> plt.bar(x, height, width, align, color, label, …)

◎ Pie Chart

• 매개변수
  • x: 각 pie의 크기
  • labels: 각 pie에 부탁되는 라벨
  • labeldistance: 라벨간 거리
  • normalize: 비율을 나타낼 것인지 여부
  • autopct: 위에 표시될 글자 형태 (ex: ‘%.1.1f%%’, ‘%1d%%’)
  • colors: 배열로 설정해서 각 파트의 색상을 설정 가능

# 기본 구조
> plt.pie(x, labels, labeldistance, normalize, autopct, colors, …)

◎ Box Plot

• 매개변수
  • x: boxplot을 그리기 위한 데이터

# 기본 구조
> plt.boxplot(x, …)

◎ Heat Map

# 기본 구조
> plt.pcolor(pivot_table, edgecolors, 츠메, …)
> plt.colorbar() # 히트맵 옆에 색상들의 수준을 나타냄

□ Subplot

• 하나의 figure 안에 여러 개의 plot
• nrows와 ncols가 있다고 했을 때의 위치를 말함

> plt.figure()

> pltsubplot(nrows, ncols, index)
> plt.plot()

> pltsubplot(nrows, ncols, index)
> plt.plot()

…

> plt.show()