[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.
[파이썬] 3차원 공간에 라벨 표시하기 (pyvista)
3차원 공간에 라벨을 표시하는 방법은 아래와 같습니다. 다양한 옵션 적용이 가능합니다. import pyvista as pv #라벨 위치 정의 x_label=pv.PolyData([0,0,0]) y_label=pv.PolyData([0,10,0]) z_label=pv.PolyData([0,20,0]) # 캔버스 정의 p = pv.Plotter() #라벨 그리기 p.add_point_labels(x_label, ["x"],point_color='yellow',text_color='red', point_size=20, font_size=40,render_points_as_spheres=True,always_visible=True,show_points=False) p.add_point_labels(y_labe..
2022. 1. 18.
