matplotlib을 활용한 다양한 그래프 그리기


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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
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plt.rcParams["figure.figsize"] = (9, 6)  # figure size 설정
plt.rcParams["font.size"] = 14  # fontsize 설정

1. Scatterplot

reference: <plt.scatter> Document

plt.scatter( x, y, s=None, c=None, cmap=None, alpha=None )

  • s: marker size
  • c: color
  • cmap: colormap
  • alpha: between 0 and 1

Data 생성

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# 0~1 사이의 random value 50 개 생성
np.random.rand(50)
array([0.65532609, 0.19008877, 0.72343673, 0.63981883, 0.07531076,
       0.67080518, 0.93282479, 0.04750706, 0.81240348, 0.40032198,
       0.59662026, 0.25797641, 0.37315105, 0.6266855 , 0.50732916,
       0.55803591, 0.63610033, 0.88673444, 0.99751021, 0.03723629,
       0.07695327, 0.44247   , 0.5245731 , 0.41263818, 0.8009583 ,
       0.57238283, 0.58647938, 0.9882001 , 0.88993497, 0.5396632 ,
       0.24683042, 0.0838774 , 0.0826096 , 0.89701004, 0.78305308,
       0.21027637, 0.93441558, 0.05756907, 0.6299839 , 0.05833447,
       0.24247082, 0.9057054 , 0.1585265 , 0.45569918, 0.85597115,
       0.43875418, 0.96962923, 0.17476189, 0.68713067, 0.832518  ])


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# 0 부터 50 개의 value 생성
np.arange(50)
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
       17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33,
       34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49])

1-1. x, y, colors, area 설정하기

plt.scatter ( x, y, s = , c = )

  • s: 점의 넓이. area 값이 커지면 넓이도 커진다
  • c: 임의 값을 color 값으로 변환

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x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.arange(50)
area = x * y * 1000

plt.scatter(x, y, s = area, c = colors)
plt.show()

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1-2. cmap과 alpha

  • cmap에 컬러를 지정하면, 컬러 값을 모두 같게 가져갈 수도 있다
  • alpha값은 투명도를 나타내며 0~1 사이의 값을 지정해 둘 수 있으며, 0에 가까울 수록 투명한 값을 가진다
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plt.figure(figsize=(12 ,6))

plt.subplot(131)
plt.scatter(x, y, s = area, cmap = 'blue', alpha = 0.1)
plt.title('alpha = 0.1')
  
plt.subplot(132)
plt.scatter(x, y, s = area, cmap = 'blue', alpha = 0.5)
plt.title('alpha = 0.5')
    
plt.subplot(133)
plt.scatter(x, y, s = area, cmap = 'blue', alpha = 1.0)
plt.title('alpha = 1.0')

plt.show()

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2. Barplot, Barhplot

reference: <plt.bar> Document

plt.bar(x, height, width = 0.8, align = ‘center’, alpha = …, color = … )

  • x: The x coordinates of the bars
  • height: The height(s) of the bars
  • width: The width(s) of the bars (default: 0.8)
  • align: Alignment of the bars to the x coordinates:
    {‘center’, ‘edge’}

2-1. 기본 barplot 그리기

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x = ['Math', 'Programming', 'Data Science', 'Art', 'English', 'Physics']
y = [90, 60, 80, 50, 70, 40]

# figure size
plt.figure(figsize = (7,4))

# 수직 barplot
plt.bar(x, y, alpha = 0.7, color = 'red')

# title
plt.title('Subjects')

# y label
plt.ylabel('Grades')

plt.show()

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문자열이 겹히는 현상 발생했다. 이를 해결하는 방법은 2가지다:

  1. 문자열 화전: plt.xtick(rotation = …)

  2. barh(수평바 그래프) 사용


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x = ['Math', 'Programming', 'Data Science', 'Art', 'English', 'Physics']
y = [90, 60, 80, 50, 70, 40]

# figure size
plt.figure(figsize = (7,4))

# 수직 barplot
plt.bar(x, y, alpha = 0.7, color = 'red')

# title
plt.title('Subjects')

# x ticks
plt.xticks(rotation = 20)

# y label
plt.ylabel('Grades')

plt.show()

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2-2. 기본 Barhplot 그리기

barh 함수에서는 xticks / ylabel 로 설정했던 부분을 yticks / xlabel 로 변경함


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x = ['Math', 'Programming', 'Data Science', 'Art', 'English', 'Physics']
y = [90, 60, 80, 50, 70, 40]

# figure size
plt.figure(figsize = (7,4))

# 수직 barplot
plt.barh(x, y, alpha = 0.7, color = 'green')

# title
plt.title('Subjects')

# y ticks
# plt.yticks(x)

# x label
plt.xlabel('Grades')

plt.show()

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2-3. Barplot에서 비교 그래프 그리기

reference: Grouped bar chart with labels

(1) barplot

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x_label = ['Math', 'Programming', 'Data Science', 'Art', 'English', 'Physics']
x = np.arange(len(x_label))  # x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y_1 = [90, 60, 80, 50, 70, 40]
y_2 = [80, 40, 90, 60, 50, 70]


# 넓이 지정
width = 0.35

# subplots 생성
fig, axes = plt.subplots()

# 넓이 설정
axes.bar(x - width/2, y_1, width, alpha = 0.5)
axes.bar(x + width/2, y_2, width, alpha = 0.8)

# ticks & label 설정
plt.xticks(x)
axes.set_xticklabels(x_label)
plt.ylabel('Grades')

# title
plt.title('Subjects')

# legend
plt.legend(['John', 'Peter'])

plt.show()

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(2) barhplot

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x_label = ['Math', 'Programming', 'Data Science', 'Art', 'English', 'Physics']
x = np.arange(len(x_label))  # x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y_1 = [90, 60, 80, 50, 70, 40]
y_2 = [80, 40, 90, 60, 50, 70]

# 넓이 지정
width = 0.35

# subplots 생성
fig, axes = plt.subplots()

# 넓이 설정
axes.barh(x - width/2, y_1, width, alpha = 0.5, color = "green")
axes.barh(x + width/2, y_2, width, alpha = 0.5, color = "blue")

# ticks & label 설정
plt.yticks(x)
axes.set_yticklabels(x_label)
plt.xlabel('Grades')

# title
plt.title('Subjects')

# legend
plt.legend(['John', 'Peter'])

plt.show()

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3. Line Plot

plt.plot ( x, y, label=…, color=…, alpha=…, marker=…, linestyle=…)

3-1. 기본 lineplot 그리기

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x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = 1 + np.sin(x)

plt.plot(x, y)

plt.xlabel('x value')
plt.ylabel('y value')
plt.title('sin graph', fontsize = 16)

plt.grid()

plt.show()

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3-2. 2개 이상의 그래프 그리기

  • label: line 이름 (legend에 나타남)
  • color: 컬러 옵션
  • alpha: 투명도 옵션
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x = np.arange(0, 10, 0.1)
y_1 = 1 + np.sin(x)
y_2 = 1 + np.cos(x)

plt.plot(x, y_1,label='1+sin', color='blue', alpha = 0.3)  # label 설정값을 legend에 나타날 수 있음
plt.plot(x, y_2, label='1+cos', color='red', alpha = 0.7)

plt.xlabel("x value")
plt.ylabel("y value")

plt.title("sin and cos graph", fontsize = 18)
plt.grid()
plt.legend()

plt.show()

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3-3. 마커 스타일링

  • marker: 마커 옵션
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x = np.arange(0, 10, 0.1)
y_1 = 1 + np.sin(x)
y_2 = 1+ np.cos(x)

plt.plot(x, y_1, label='1+sin', color='blue', alpha=0.3, marker='o')
plt.plot(x, y_2, label='1+cos', color='red', alpha=0.7, marker='+')

plt.xlabel('x value')
plt.ylabel('y value')

plt.title('sin and cos graph', fontsize = 18)
plt.grid()
plt.legend()

plt.show()

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3-4. 라인 스타일링

  • linestyle: 라인 스타일 변경 옵션
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x = np.arange(0, 10, 0.1)
y_1 = 1 + np.sin(x)
y_2 = 1+ np.cos(x)

plt.plot(x, y_1, label='1+sin', color='blue', linestyle=':')
plt.plot(x, y_2, label='1+cos', color='red', linestyle='-.')

plt.xlabel('x value')
plt.ylabel('y value')

plt.title('sin and cos graph', fontsize = 18)
plt.grid()
plt.legend()

plt.show()

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4. Areaplot (Filled Area)

reference: <plt.fill_between> Document

plt.fill_between (x, y, color=…, alpha=…)

4-1. 기본 areaplot 그리기

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y = np.random.randint(low=5, high=10, size=20)
y
array([8, 8, 7, 6, 5, 8, 6, 9, 8, 8, 5, 5, 6, 6, 5, 5, 6, 8, 9, 5])


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x = np.arange(1,21)
y = np.random.randint(low=5, high=10, size=20)

# fill_between으로 색칠하기
plt.fill_between(x, y, color = "green", alpha = 0.6)

plt.show()

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4-2. 경계선을 굵게 그리고 area는 옅게 그리는 효과 적용

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plt.fill_between(x, y, color='green', alpha=0.3)
plt.plot(x, y, color='green', alpha=0.7)

plt.show()

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4-3. 여러 그래프를 겹쳐서 표현

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x = np.arange(0, 10, 0.05)
y_1 = np.cos(x) + 1
y_2 = np.sin(x) + 1
y_3 = y_1 * y_2 / np.pi

plt.fill_between(x, y_1, label='1+cos', color='green', alpha=0.1)
plt.fill_between(x, y_2, label='1+sin', color='blue', alpha=0.2)
plt.fill_between(x, y_3, label='sin*cos/pi', color='red', alpha=0.3)

plt.legend()

plt.show()

png

많이 겹치는 부분이 어디인지 확인하고 싶을 때 많이 활용됨



5. Histogram

reference: <plt.hist> Document

plt.hist (x, bins = …)

5-1. 기본 Histogram 그리기

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N = 100000
bins = 30

x = np.random.randn(N)

plt.hist(x, bins = bins)

plt.show()

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5-2. 다중 Histogram 그리기

fig, axs = plt.subplots (row, column, sharey = True, tight_layout = True)
axes[i].hist ( x, bins = …)

  • sharey: 다중 그래프가 같은 y축을 share
  • tight_layout: graph의 패딩을 자동으로 조절해주어 fit한 graph를 생성

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N = 100000
bins = 30

x = np.random.randn(N)

fig, axes = plt.subplots(1, 3, 
                        sharey = True,
                        tight_layout = True)

fig.set_size_inches(12, 5)

axes[0].hist(x, bins = bins)
axes[1].hist(x, bins = bins*2)
axes[2].hist(x, bins = bins*4)

plt.show()

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5-3. Y축에 Density 표기

  • pdf(확률 밀도 함수): density = True
  • cdf(누적 확률 함수): density = True, cumulatice = True
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N = 100000
bins = 30

x = np.random.randn(N)

fig, axes = plt.subplots(1, 2, tight_layout = True)

fig.set_size_inches(12, 4)

# density=True 값을 통하여 Y축에 density를 표기할 수 있다
axes[0].hist(x, bins = bins, density = True, cumulative = True)  #cdf: 누적확률함수
axes[1].hist(x, bins = bins, density = True)  # pdf: 확률밀도함수

plt.show()

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6. Pie Chart

reference: <plt.pie> Document

plt.pie( x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, shadow=False, startangle=None,…)

pie chart 옵션

  • explode: 파이에서 툭 튀어져 나온 비율
  • autopct: 퍼센트 자동으로 표기
  • shadow: 그림자 표시
  • startangle: 파이를 그리기 시작할 각도

리턴을 받는 인자

  • texts: label에 대한 텍스트 효과

  • autotexts: 파이 위에 그려지는 텍스트 효과


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labels = ['Samsung', 'Huawei', 'Apple', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Etc']
sizes = [20.4, 15.8, 10.5, 9, 7.6, 36.7]
explode = (0.3, 0, 0, 0, 0, 0)

# text, autotext 인자를 활용하여 텍스트 스타일링을 적용한다
patches, texts, autotexts = plt.pie(sizes,
                                    explode = explode,
                                    labels = labels,
                                    autopct = "%1.1f%%",
                                    shadow = True,
                                    startangle=90)

plt.title('Smartphone Pie', fontsize=15)

# label 텍스트에 대한 스타일 적용
for t in texts:
    t.set_fontsize(12)
    t.set_color('gray')
    
# pie 위의 텍스트에 대한 스타일 적용
for t in autotexts:
    t.set_fontsize(18)
    t.set_color('white')
    
plt.show()

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7. Box Plot

box plot 해석

reference: <plt.boxplot> Document

plt.boxplot (data, vert=True, flierprops = …)

  • vert: boxplot 축 바꾸기 (If True: 수직 boxplot; If not: 수평 boxplot)
  • flierprops: oulier marker 설정 (Symbol & Color)

샘플 데이터 생성

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# Data Generation Process (DGP)
spread = np.random.rand(50) * 100
center = np.ones(25) * 50
flier_high = np.random.rand(10) * 100 + 100
flier_low = np.random.rand(10) * -100
data = np.concatenate((spread, center, flier_high, flier_low))

7-1. 기본 박스플롯 생성

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plt.boxplot(data)
plt.tight_layout
plt.show()

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7-2. 다중 박스플롯 생성

  • 다중 그래프 생성을 위해서는 data 자체가 2차원으로 구성되어 있어야 한다
  • row와 column으로 구성된 DataFrame에서 Column은 x축에 Row는 Y축에 구성되어 있음
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# DGP
spread1 = np.random.rand(50) * 100
center1 = np.ones(25) * 50
flier_high1 = np.random.rand(10) * 100 + 100
flier_low1 = np.random.rand(10) * -100
data1 = np.concatenate((spread1, center1, flier_high1, flier_low1))

spread2 = np.random.rand(50) * 100
center2 = np.ones(25) * 40
flier_high2 = np.random.rand(10) * 100 + 100
flier_low2 = np.random.rand(10) * -100
data2 = np.concatenate((spread2, center2, flier_high2, flier_low2))

data1.shape = (-1, 1)
data2.shape = (-1, 1)

data = [data1, data2, data2[::2, 0]]
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plt.boxplot(data)
plt.show()

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7-3. Box Plot 축 바꾸기

  • vert = False 옵션을 사용
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plt.boxplot(data, vert = False)
plt.title('Horizontal Box Plot', fontsize = 16)

plt.show()

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7-4. Outlier 마커 심볼과 컬러 변경

  • flierprops = … 옵션 사용
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outlier_marker = dict(markerfacecolor = 'r', marker = 'D')  # red diamond

plt.boxplot(data, flierprops = outlier_marker)
plt.title('Change Outlier Symbols', fontsize = 16)

plt.show()

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8. 3D 그래프 그리기

reference: mplot3d tutorial

3D 로 그래프를 그리기 위해서는 mplot3d를 추가로 import 해야 함

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from mpl_toolkits import mplot3d

8-1. 밑그림 그리기 (canvas)

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fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection = '3d')

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8-2. 3D plot 그리기

Axes = plt.axes(projection = ‘3d’)

  • Axes .plot (x, y, z, color=…, alpha=…, marker=…)
  • Axes .plot3D (x, y, z, color=…, alpha=…, marker=…)

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# projection = 3d로 설정
ax = plt.axes(projection = '3d')

# x, y, z 데이터 생성
z = np.linspace(0, 15, 1000)
x = np.sin(z)
y = np.cos(z)

ax.plot(x, y, z, 'gray')
plt.show()

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# projection = 3d로 설정
ax = plt.axes(projection = '3d')

# x, y, z 데이터 생성
sample_size = 100
x = np.cumsum(np.random.normal(0, 1, sample_size)) # cumsum: 누적 합
y = np.cumsum(np.random.normal(0, 1, sample_size))
z = np.cumsum(np.random.normal(0, 1, sample_size))

ax.plot3D(x, y, z, alpha=0.6, marker='o')

plt.title('ax.plot')
plt.show()

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8-3. 3d-scatter 그리기

reference: <Axes.scatter> Document

Axes = fig.add_subplot(111, projection=‘3d’) # Axe3D object

Axes .scatter( x, y, z, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, alpha=None, …)

  • s: marker size
  • c: marker color

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fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # Axe3D object

sample_size = 500

x = np.cumsum(np.random.normal(0, 5, sample_size))
y = np.cumsum(np.random.normal(0, 5, sample_size))
z = np.cumsum(np.random.normal(0, 5, sample_size))

ax.scatter(x, y, z, c=z, s=20, alpha=0.5, cmap='Greens')

plt.title('ax.scatter')
plt.show()

png

컬러가 찐한 부분에 데이터가 더 많이 몰려있음


8-4. contour3D 그리기 (등고선)

Axes = plt.axes(projection=‘3d’)
Axes .contour3D (x, y, z )

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x = np.linspace(-6, 6, 30)
y = np.linspace(-6, 6, 30)
x, y = np.meshgrid(x, y)

z = np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2))

fig = plt.figure(figsize=(12, 6))
ax = plt.axes(projection='3d')

ax.contour3D(x, y, z, 20, cmap='Reds')

plt.title("ax.contour3D")
plt.show()

png



9. imshow

이미지 데이터가 numpy array에서는 숫자형식으로 표현됨
명령어imshow는 이 컬러숫자들을 이미지로 변환하여 보여줌


예제: sklearn.datasets안의 load_digits데이터

  • load_digits 는 0~16 값을 가지는 array로 이루어져 있다

  • 1개의 array는 8 X 8 배열 안에 표현되어 있다

  • 숫자는 0~9까지 이루어져있다


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from sklearn.datasets import load_digits

digits = load_digits()
X = digits.images[:10]  # 앞에 10개 image를 뽑아서 저장함
X[0]  # 첫번째 image의 컬러숫자를 살펴보자
array([[ 0.,  0.,  5., 13.,  9.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0., 13., 15., 10., 15.,  5.,  0.],
       [ 0.,  3., 15.,  2.,  0., 11.,  8.,  0.],
       [ 0.,  4., 12.,  0.,  0.,  8.,  8.,  0.],
       [ 0.,  5.,  8.,  0.,  0.,  9.,  8.,  0.],
       [ 0.,  4., 11.,  0.,  1., 12.,  7.,  0.],
       [ 0.,  2., 14.,  5., 10., 12.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  6., 13., 10.,  0.,  0.,  0.]])

지금 한 위치에 숫자 하나밖에 없어서 컬러는 흑백으로 나옴.
숫자가 클수록 black에 가깝고, 작을수록 white에 가까움


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fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=5, sharex=True, figsize=(12, 6), sharey=True)

for i in range(10):
    axes[i//5][i%5].imshow(X[i], cmap='Blues')
    axes[i//5][i%5].set_title(str(i), fontsize=20)
    
plt.tight_layout()
plt.show()

png