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[파이썬 matplotlib] 파이그래프 색설정 [파이썬 matplotlib] 파이그래프 색설정 파이그래프의 색을 설정할 때는 colors 메소드를 사용합니다. import matplotlib.pyplot as plt X=[1,3,5,7]col=['r','b','c','g'] plt.pie(X,colors=col) plt.show() 분할 수 보다 더 적은 색을 입력한 경우, 입력된 색이 번갈아 가며 나타납니다. import matplotlib.pyplot as plt X=[1,3,5,7]col=['r','b'] plt.pie(X,colors=col) plt.show() 2020. 11. 17.
[파이썬 matplotlib] 산점도 모서리색 [파이썬 matplotlib] 산점도 모서리색 산점도의 모서리색을 변경할 때는 edgecolor 메소드를 사용합니다. 색을 빨강, 모서리색을 파랑으로 설정해보겠습니다. import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt X1 = np.random.randn(100)Y1 = np.random.randn(100) plt.scatter(X1,Y1,color='r',edgecolor='b') plt.show() 2020. 11. 17.
[파이썬 matplotlib] 산점도 (여러데이터) [파이썬 matplotlib] 산점도 (여러데이터) 여러 데이터의 산점도를 하나의 그래프에 그리는 방법입니다. scatter 메소드를 여러번 적용해주면 됩니다. gray scale로 구분하겠습니다. import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt X1 = np.random.randn(100)Y1 = np.random.randn(100)X2 = np.random.randn(100)Y2 = np.random.randn(100) plt.scatter(X1,Y1,color='0.25')plt.scatter(X2,Y2,color='0.75') plt.show() 2020. 11. 17.
[파이썬 matplotlib] 히스토그램 색변경 (gray scale) [파이썬 matplotlib] 히스토그램 색변경 (gray scale) 히스토그램 색 변경에는 color 옵션이 사용됩니다. gray scale 로 설정하기 윈하는 경우 0~1 사이 값을 문자형으로 입력하면 됩니다. 0.75를 입력합시다. import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt X = np.random.randn(100) plt.hist(X,color='0.75')plt.show() 0에 가까울수록 검정색, 1에 가까울 수록 흰색입니다. 0.25를 입력해봅시다. import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt X = np.random.randn(100) plt.hist(X,color='0.25')plt.show() 2020. 11. 16.
[파이썬 matplotlib] 산점도 색변경 (gray scale) [파이썬 matplotlib] 산점도 색변경 (gray scale) 산점도 색 변경에는 color 옵션이 사용됩니다. gray scale 로 설정하기 윈하는 경우 0~1 사이 값을 문자형으로 입력하면 됩니다. 0.75를 입력해봅시다. import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt X = np.random.randn(100,2) plt.scatter(X[:,0],X[:,1],color='0.75')plt.show() 0에 가까울수록 검정색, 1에 가까울 수록 흰색입니다. 0.25를 입력해봅시다. import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt X = np.random.randn(100,2) plt.scatter(X[:,0].. 2020. 11. 16.
[파이썬 matplotlib] 산점도 색변경 [파이썬 matplotlib] 산점도 색변경 산점도 색 변경에는 color 옵션이 사용됩니다. import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt X = np.random.randn(100,2) plt.scatter(X[:,0],X[:,1],color='r')plt.show() 대표적인 색상의 입력값은 아래와 같습니다. r : redg : greenb : bluek : blackw : whitec : Cyanm : Magentay : yellow 2020. 11. 16.
[파이썬 matplotlib] 대표적인 색상 약어 [파이썬 matplotlib] 대표적인 색상 약어 matplotlib 을 이용하여 그래프를 그릴 때, 색상에 대한 입력값으로 사용되는 대표적인 약어들입니다. r : redg : greenb : bluek : blackw : whitec : Cyanm : Magentay : yellow 2020. 11. 16.
[파이썬 matplotlib] 상자수염그림 (여러 데이터) [파이썬 matplotlib] 상자수염그림 (여러 데이터) 여러 데이터의 상자수염그림을 하나의 그래프에 그릴 때는, 넘파이 array의 행렬개념을 사용합니다. 하나의 열에 하나의 데이터를 넣어주시면 됩니다. random.randn 은 표준정규분포에서 데이터를 추출하는 함수입니다. (500,5)를 입력할 경우 500행 5열의 데이터가 추출되고, boxplot 함수에 입력 시 5개의 데이터로 인식됩니다. import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt X = np.random.randn(500,5) plt.boxplot(X) plt.show() 2020. 11. 16.
[파이썬 matplotlib] 상자수염그림 [파이썬 matplotlib] 상자수염그림 상자수염그림을 그릴 때는 boxplot 메소드를 사용합니다. 데이터를 생성해야 하므로, 넘파이의 random.randn 메소드를 이용하여 100개의 원소를 가진 데이터를 생성하겠습니다. random.randn 메소드는 표준정규분포에서 데이터를 추출합니다. import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt X = np.random.randn(500) plt.boxplot(X) plt.show() 2020. 11. 16.
[파이썬 matplotlib] 히스토그램 모서리색 변경 [파이썬 matplotlib] 히스토그램 모서리색 변경 히스토그램의 모서리색을 변경할 때는 edgecolor 옵션을 사용합니다. import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt X = np.random.randn(500) plt.hist(X, bins = 10,edgecolor='r')plt.show() 2020. 11. 16.
[파이썬 matplotlib] 히스토그램 색변경 [파이썬 matplotlib] 히스토그램 색변경 히스토그램의 색 변경에는 color 옵션이 사용됩니다. import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt X = np.random.randn(500) plt.hist(X, bins = 50,color='r')plt.show() 입력 가능한 색의 종류는 아래 링크를 참고해주세요. https://matplotlib.org/3.1.0/gallery/color/named_colors.html 2020. 11. 16.
[파이썬 matplotlib] 히스토그램 [파이썬 matplotlib] 히스토그램 히스토그램을 그릴 때는 hist 메소드를 사용합니다. 데이터를 생성해야 하므로, 넘파이의 random.randn 메소드를 이용하여 100개의 원소를 가진 데이터를 생성하겠습니다. random.randn 메소드는 표준정규분포에서 데이터를 추출합니다. import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt X = np.random.randn(500) plt.hist(X, bins = 50)plt.show() 2020. 11. 16.
[파이썬 matplotlib] 파이그래프 [파이썬 matplotlib] 파이그래프 파이그래프를 그릴 때는 pie 메소드를 사용합니다. import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt X=[1,3,5,7]plt.pie(X) plt.show() 0도 부터 시계방향으로 그려집니다. 2020. 11. 16.
[파이썬 matplotlib] back-to-back 막대그래프 [파이썬 matplotlib] back-to-back 막대그래프 back-to-back 막대그래프를 그리는 방법은 plt.bar 그래프를 2개 그릴 때, 두번째 그래프의 data 값의 부호를 음수로 입력해주는 것입니다. back-to-back 그래프는 보통 수평형으로 만들어줍니다. 수평형을 만들때는 barh 메소드를 사용합니다. import matplotlib.pyplot as plt X=[1,3,5,7]data1 = [1,2,3,4]data2 = [-2,-3,-4,-5]plt.barh(X, data1,color='r')plt.barh(X, data2,color='b') plt.show() 넘파이 array를 사용하면 더 편하게 입력이 가능합니다. 처음부터 음수인 데이터가 아니기 때문에 리스트에서 각 값.. 2020. 11. 16.
[파이썬 matplotlib] 적층형 막대그래프 [파이썬 matplotlib] 적층형 막대그래프 적층형 막대그래프를 그리는 방법은 plt.bar 그래프를 2개 그릴 때, 두번째 그래프에 bottom 옵션을 설정해주는 것입니다. 밑에 깔릴 데이터를 선택해주면 됩니다. import matplotlib.pyplot as plt X=[1,3,5,7]data1 = [1,2,3,4]data2 = [2,3,4,5]plt.bar(X, data1,color='r')plt.bar(X, data2,color='b',bottom=data1) plt.show() 세칸 이상 쌓고 싶은 경우에는 넘파이 array를 사용하는게 편합니다. 이유는 data1+data2 와 같이 더해서 bottom에 넣어주어야 하는데, list일 경우 덧셈연산이 요소끼리의 합이 아니기 때문입니다. i.. 2020. 11. 16.
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