8-1 파이썬으로 만들 수 있는 그래프 살펴보기
Python에는 2D, 3D, 맵, 네트워크, 모션 차트 및 대화형 그래프를 비롯한 다양한 그래프를 생성하기 위한 패키지가 있습니다.
seaborn을 사용하여 쉽게 그래프를 만들 수 있습니다.
# 그래프 해상도 설정
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams.update({'figure.dpi' : '100'})
%config InlineBackend.figure_format="retina"
8-2 산점도: 변수 간의 관계 표현
Scatter plot: x축과 y축에 데이터를 플롯한 그래프
'추천 관련글,
산점도 만들기
import pandas as pd
mpg = pd.read_csv('mpg.csv')
import seaborn as sns
sns.scatterplot(data = mpg, x = 'displ', y = 'hwy')
축 범위 설정
sns.scatterplot(data = mpg, x ='displ', y = 'hwy').set(xlim = (3,6))
sns.scatterplot(data = mpg, x ='displ', y='hwy').set(xlim = (3,6), ylim = (10,30))
유형별 마커 색상 변경
sns.scatterplot(data = mpg, x = 'displ', y = 'hwy', hue="drv")
그래프를 활용하라
# 그래프 설정 바꾸기
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams.update({'figure.dpi' : '150'}) # 해상도, 기본값 72
plt.rcParams.update({'figure.figsize' : (8, 6)}) # 그림 크기, 기본값 (6, 4)
plt.rcParams.update({'font.size' : '15'}) # 글자 크기, 기본값 10
plt.rcParams.update({'font.family' : 'Malgun Gothic'}) # 폰트, 기본값 sans-serif
# 여러 요소 한 번에 설정
plt.rcParams.update({'figure.dpi' : '150',
'figure.figsize' : (8, 6),
'font.size' : '15',
'font.family' : 'Malgun Gothic'})
# 모든 설정 되돌리기
plt.rcParams.update(plt.rcParamsDefault)
# 설명 메시지 숨기기
sns.scatterplot(data = mpg, x = 'displ', y = 'hwy');
직접 해보기 – mpg 데이터 및 중서부 데이터로 분석 문제 해결
Q1 mpg 데이터에서 cty(도심 연비)와 hwy(고속도로 연비)의 관계를 알고 싶습니다.
x축에 cty, y축에 hwy가 있는 산점도를 만듭니다.
sns.scatterplot(data = mpg, x = 'cty', y = 'hwy')
Q2 미국의 지역별 인구 통계 정보가 포함된 midwest.csv를 사용하여 전체 인구와 아시아인 인구 간의 관계를 알아보려고 합니다.
x축에 poptotal(총 인구), y축에 popasian(아시아인 인구)이 있는 산점도를 만듭니다.
총 인구가 500,000명 이하이고 아시아인 인구가 10,000명 이하인 지역만 표시하도록 산점도를 설정합니다.
midwest = pd.read_csv('midwest.csv')
sns.scatterplot(data = midwest, x = 'poptotal', y = 'popasian').set(xlim = (0, 500000), ylim = (0, 10000))
※ 내용