[파이썬 matplotlib] 분할된 그래프 범례 넣기 (legend)
화면을 분할하여 여러개의 그래프를 그린 경우 범례를 넣는 방법을 예시를 통해 알아봅시다. plot 메소드로 그래프를 생성할 때, label 옵션을 지정해주어야 합니다. label 에 입력된 이름이 범례에 출력됩니다. import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd md=pd.DataFrame( {'X':[1,2,3],'Y1':[2,1,5], 'Y2':[2,4,10] } ) #figure,ax 만들기 fig,ax=plt.subplots(1,2) #그래프 그리기 ax[0].plot(md['X'],md['Y1'],color='r',label="ax01") ax[0].plot(md['X'],md['Y2'],color='b',label="ax02") ax[1].plot..
2022. 3. 18.
[파이썬 matplotlib] 그래프 범례 넣기 (legend)
범례를 넣을 때는 legend 메소드를 사용합니다. 데이터 이름을 먼저 입력하고, 위치 옵션을 설정해주면 됩니다. 위치옵션은 loc 입니다. 입력 가능 값은 아래와 같습니다. 문자열로 입력합니다. best (최적위치) upper right upper left upper center lower right lower left lower center center left center right center 아래는 예시입니다. #범례넣기 부분을 보시면 됩니다. import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #데이터 생성 df1=pd.DataFrame({'X':[45,50,64,72,77],'Y':[155,165,177,187,177]}) #그래프생성 plt.plot..
2022. 3. 17.
[파이썬 matplotlib] 꺾은선 그래프 + 계단
계단 형태의 그래프를 그릴 때는 drawstyle 옵션에 'steps-post'를 입력하시면 됩니다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd #데이터 생성 df1=pd.DataFrame({'X':[45,50,64,72,77],'Y':[155,165,177,187,177]}) #그래프생성 plt.plot(df1['X'],df1['Y'],color='blue',linestyle='dashed',marker='o') plt.plot(df1['X'],df1['Y'],color='blue',drawstyle='steps-post',marker='o') #그래프 정보 설정 plt.xlim(40, 80) #x축 범위 plt.yli..
2022. 3. 16.
[파이썬 matplotlib] 그래프 마커 종류 (marker)
마커 설정은 plot 메소드의 marker 옵션으로 합니다. 대표적으로 사용하는 마커들은 아래와 같습니다. 그래프 이름이 마커설정 옵션과 같습니다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd #데이터 생성 df1=pd.DataFrame({'X':[45,50,64,72,77],'Y':[155,165,177,187,177]}) #그래프생성 fig,ax=plt.subplots(3,3) ax[0,0].plot(df1['X'],df1['Y'],color='blue',linestyle='',marker='o',) ax[0,1].plot(df1['X'],df1['Y'],color='blue',linestyle='',marker='.'..
2022. 3. 15.
[파이썬 matplotlib] 그래프 선 종류 (linestyle)
주로 사용하는 선 종류는 아래 네가지입니다. plot 메소드 내부에 linestyle 옵션으로 설정합니다. - solid - dotted - dashed - dashdot 각각 그려보면 아래와 같습니다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd #데이터 생성 df1=pd.DataFrame({'X':[45,50,64,72,77],'Y':[155,165,177,187,177]}) #그래프생성 fig,ax=plt.subplots(2,2) ax[0,0].plot(df1['X'],df1['Y'],color='blue',linestyle='solid',marker='o') ax[0,1].plot(df1['X'],df1['Y'],c..
2022. 3. 15.
[파이썬 matplotlib] 꺾은선 그래프 그리는 법 (라벨, 범위, 마커속성 설정)
꺾은선 그래프는 plot 함수에서 linestyle 옵션을 설정하여 그릴 수 있습니다. linestyle 옵션을 '-' 로 설정하면 됩니다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd #데이터 생성 df1=pd.DataFrame({'X':[45,50,64,72,77],'Y':[155,165,177,187,177]}) #그래프생성 plt.plot(df1['X'],df1['Y'],color='blue',linestyle='-',marker='o') #그래프 정보 설정 plt.xlim(40, 80) #x축 범위 plt.ylim(100, 200) #y축 범위 plt.xlabel('X') #x 라벨 plt.ylabel('Y') #..
2022. 3. 15.
[파이썬 matplotlib] 그래프 종횡비 설정하기, 그래프 비율 설정하기
설명은 주석으로 대신합니다. 종횡비는 .set_aspect 메소드를 사용합니다. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #plot1 데이터 생성 df1=pd.DataFrame({'x':[100,150,200],'y':[100,150,200]}) #plot1 그래프 생성 ax1=plt.subplot(211) #화면을 2행1열로 나눈 것중 첫번째 ax1.plot(df1['x'],df1['y'],color='blue',linestyle='',marker='o') ax1.set_xlim(100, 200) #x축 범위 ax1.set_ylim(100, 200) #y축 범위 ax1.set_xlabel('Weight') #x 라벨 ax1.set_ylabel('Hei..
2022. 3. 7.
[파이썬 matplotlib] 한 화면에 그래프 여러개 그리고 간격 설정하기
설명은 주석으로 대신합니다. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #plot1 데이터 생성 df1=pd.DataFrame({'Weight':[55,45,64,77,72],'Height':[155,165,177,187,177]}) #plot1 그래프 생성 plt.subplot(211) #화면을 2행1열로 나눈 것중 첫번째 plt.plot(df1['Weight'],df1['Height'],color='blue',linestyle='',marker='o') plt.xlim(50, 80) #x축 범위 plt.ylim(100, 200) #y축 범위 plt.xlabel('Weight') #x 라벨 plt.ylabel('Height') #y 라벨 plt.titl..
2022. 3. 7.
[파이썬 matplotlib] 산점도 그래프 그리는 법 (라벨, 범위, 마커속성 설정)
설명은 주석으로 대신합니다. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #데이터 생성 df1=pd.DataFrame({'Weight':[55,45,64,77,72],'Height':[155,165,177,187,177]}) #boxplot 생성 plt.plot(df1['Weight'],df1['Height'],color='blue',linestyle='',marker='o') plt.xlim(50, 80) #x축 범위 plt.ylim(100, 200) #y축 범위 plt.xlabel('Weight') #x 라벨 plt.ylabel('Height') #y 라벨 plt.title("TITLE") #그래프 이름 #그래프 출력 plt.show() 출력 결과
2022. 3. 7.
[파이썬 판다스] 데이터프레임 상자수염그림 (그룹별)
판다스의 boxplot 메소드를 이용하여 상자수염그림을 그릴 수 있습니다. 아래 예시는 성별에 따른 키를 상자수염그림으로 그린 것입니다. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #데이터 생성 sr1=pd.DataFrame({'gender':['F','F','M','M','M'],'Height':[155,165,177,187,177]}) #boxplot 생성 myplot=sr1.boxplot(column=['Height'],by="gender") myplot.plot() #y축 범위 설정 plt.ylim(100, 200) #그래프 출력 plt.show()
2022. 3. 4.
