파이썬 데이터 분석 시각화 방법 matplotlib

● 파이썬을 활용한 데이터 분석 시각화를 할 수 있다.

● matplotlib을 활용한 다양한 시각화 해보기( 파이, 막대, 히스토그램, 상자, 점, 선 등)

해당 시간에는 파이썬을 활용한 데이터 시각화를 알아 보겠습니다.

파이썬 분석 도구에는 여러가지가 있지만 가장 많이 사용하는 matplotlib를 사용하는 방법에 대해서 알아 보겠습니다.

Pie 차트

x = [34, 32, 16, 18]
labels = ['apple', 'Banana', 'Melon', 'Grapes']

plt.pie(x, labels=labels, autopct='%.1f%%')
plt.show()

ratio = [34, 32, 16, 18]
labels = ['Apple', 'Banana', 'Melon', 'Grapes']

plt.pie(ratio, labels=labels, autopct='%.1f%%', startangle=260, counterclock=False)
plt.show()

#startangle는 부채꼴이 그려지는 시작 각도를 설정합니다.
#디폴트는 0도 (양의 방향 x축)로 설정되어 있습니다.
#counterclock=False로 설정하면 시계 방향 순서로 부채꼴 영역이 표시됩니다.

막대 차트 

import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np

x = np.arange(4) #[0, 1, 2,3]

values = [34, 32, 16, 18]
labels = ['Apple', 'Banana', 'Melon', 'Grapes']


plt.bar(x, values)
plt.xticks(x, labels)
plt.show() 

히스토그램

import matplotlib.pyplot as plt

weight = [68, 81, 64, 56, 78, 74, 61, 77, 66, 68, 59, 71, 80, 59, 67, 81, 69, 73, 69, 74, 70, 65]

plt.hist(weight)
plt.show()

상자형 

import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline 

import pandas as pd

students = pd.read_csv("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/data/students.csv")
students

plt.boxplot(students['english'])
plt.show()

 

점 그래프

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(3) #[0, 1, 2]
years = ['2017', '2018', '2019']
values = [100, 400, 900]

plt.scatter(x, values)
plt.xticks(x, years)
plt.show()

 

선 그래프

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(3) #[0, 1, 2]
years = ['2017', '2018', '2019']
values = [100, 400, 900]

plt.plot(x, values)
plt.xticks(x, years)
plt.show()