파이썬(Python) Matplotlib 라이브러리 다루기

  파이썬(Python)의 Matplotlib 라이브러리는 선 그래프 말고도 정말 다양한 형태의 그래프를 지원합니다. 

※ 막대 그래프 ※

  막대 그래프틑 bar() 함수를 이용해서 그릴 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(-9, 10)
plt.bar(x, x ** 2)
plt.show()

  누적 막대 그래프 형태도 사용할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(10) # 아래 막대
y = np.random.rand(10) # 중간 막대
z = np.random.rand(10) # 위 막대
data = [x, y, z]
x_array = np.arange(10)
for i in range(0, 3): # 누적 막대의 종류가 3개
    plt.bar(
        x_array, # 0부터 10까지의 X 위치에서
        data[i], # 각 높이(10개)만큼 쌓음
        bottom=np.sum(data[:i], axis=0)
    )
plt.show()

※ 스캐터(Scatter) 그래프 ※

  이제 스캐터(Scatter) 그래프를 먼저 알아보도록 하겠습니다. 그래프를 그릴 때 3번째 인자로 마커의 종류를 입력하면, 알아서 스캐터 그래프로 인식합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(-9, 10)
y1 = x ** 2
y2 = -x
plt.plot(
    x, y1, "*",
    markersize=10,
    markerfacecolor="blue",
    markeredgecolor="red"
)
plt.show()

  혹은 바로 scatter() 함수를 이용해서 스캐터를 그릴 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)
colors = np.random.randint(0, 100, 10)
sizes = np.pi * 1000 * np.random.rand(10)
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.7)
plt.show()

※ 히스토그램 그래프 ※

  히스토그램 그래프 또한 그릴 수 있습니다. 정규분포 그래프를 나타낼 때에도 많이 사용됩니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(10000)
plt.hist(data, bins=1000)
plt.show()

  이 때 bins 속성은 어느 정도 X 간격으로 히스토그램을 출력할 지를 설정하도록 해줍니다. 1000을 넘어서면 다소 그래픽 처리에 시간이 소요될 수 있습니다.