[Python] Matplotlib 그래프, 차트 (plot(), scatter(), bar(), hist()) 데이터 시각화

Matplotlib

Matplotlib은 데이터 시각화를 위한 파이썬 라이브러리이다.

이 라이브러리를 사용하면 그래프, 플롯, 차트 등 다양한 시각화를 생성할 수 있다.

Matplotlib 라이브러리를 import해야 사용 가능하다.

 

Pyplot

Matplotlib 라이브러리의 서브모듈 중 하나이다. Matplotlib의 주요 기능은 데이터 시각화이지만, 이를 위해 각종 그래프를 생성하고 조작하는데 사용되는 여러 서브모듈이 있다. 그 중 하나가 pyplot입다.

import matplotlib.pyplot as plt

In [2]:

pyplot를 plt로 줄여서 import 했다.

Plot

plot() 함수는 Matplotlib에서 가장 기본적이고 널리 사용되는 함수 중 하나이다.

이 함수는 선 그래프를 생성하는 데 사용된다. 선 그래프는 데이터의 변화를 시각화하기 위해 연속적인 선으로 데이터 포인트를 연결하는 그래프이다.

x= np.arange(0,9)
y=x

plt.plot(x,y)

# 그래프 표시
plt.show()

x 를 arange를 사용하여 0~8까지 입력하고, y값을 x값이랑 같이 지정한 후 plt.plot(x,y)를 써서 그래프를 출력한다.

 

scatter

scatter는 Matplotlib의 pyplot 모듈에서 제공하는 함수 중 하나로, 산점도를 생성하는 데 사용된다. 산점도는 두 변수 간의 관계를 시각화하는데 사용되며, 각각의 데이터 포인트를 점으로 나타낸다.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.scatter(x, y)

# 그래프 표시
plt.show()

scatter 함수를 사용하여 x와 y 데이터로 산점도를 생성했다.

 

bar

bar 함수는 Matplotlib의 pyplot 모듈에서 제공하는 함수 중 하나로, 막대 그래프를 생성하는 데 사용된다.

막대 그래프는 범주형 데이터의 빈도, 비율, 변화 등을 시각적으로 표현할 때 주로 사용된다.

X = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
Y = [15, 30, 25, 35, 20]

plt.bar(X, Y)

# 그래프 표시
plt.show()

bar 함수를 사용하여 막대 그래프를 생성했습다. bar 함수에는 카테고리(범주)와 해당 카테고리의 값(빈도, 비율 등)을 전달하여 막대 그래프를 생성할 수 있다.

hist

Matplotlib의 pyplot 모듈에서 제공하는 함수 중 하나로, 히스토그램을 생성하는 데 사용된다. 히스토그램은 연속적인 데이터의 분포를 시각화하는 데 사용되며, 데이터의 빈도를 막대 형태로 표현한다.

X = [1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5]

plt.hist(X)

# 그래프 표시
plt.show()

생성된 히스토그램은 데이터의 분포를 막대 형태로 표현하며, 각 막대의 높이는 해당 구간에 속하는 데이터의 빈도를 나타낸니다.

X의 있는 n의 갯수

1 의 갯수 = 1개

2 의 갯수 = 1개

3 의 갯수 = 3개

4 의 갯수 = 4개

5 의 갯수 = 5개