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[데이터분석] matplotlib : 에러바(Errorbar, 오차막대) 그리는 방법 그래프를 보면 오차막대라고도 하는 에러바가 그려진 그래프를 볼 수 있는데요, 이 에러바는 데이터의 편차를 나타냅니다. matplotlib 라이브러리에서도 이 에리바가 그려진 그래프를 그릴 수 있게 함수를 제공하는데요, 어떻게 사용해야 하는지 아래 코드를 보면서 살펴보도록 하겠습니다. - errorbar() : 에러바 그리기 먼저, 간단한 그래프를 그려보도록 하겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [1, 4, 9, 16, 25] plt.plot(x,y) plt.show() 위 코드에서는 그래프를 그리기 위해 plot() 함수를 사용했는데요, 만약 에러바가 나오는 그래프를 그리려면 errorbar() 함수로 변경하고, 추가로 편차가 입.. 더보기
[데이터분석] matplotlib : 산점도 그래프 그리기 - scatter matplotlib 라이브러리로 산점도 그래프도 그릴 수 있는데요, matplotlib.pyplot 에서 제공하는 scatter() 함수를 이용하여 그릴 수 있습니다. 먼저, x축 데이터와 y축 데이터는 랜덤으로 난수를 100개씩 생성하겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(0) N = 100 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) 한편, scatter() 함수를 이용하여 산점도 그래프를 그리기 전, 색깔과 산점도 영역을 랜덤으로 지정해주어야 하는데요, 다음과 같이 입력하면 됩니다. colors = np.random.rand(N) area = (30 * np.random.ran.. 더보기
[데이터분석] matplotlib : 파이차트(pie chart) 간단하게 만들기 이전 글에서는 막대그래프와 수평 막대그래프를 그리는 방법에 대해서 알아보았는데요, 이번에는 도넛 모양 그래프라고도 하는 파이차트(pie chart)를 간단하게 만들어보도록 하겠습니다. 먼저, 파이차트를 만드는 코드와 출력된 그래프를 살펴보도록 하겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt ratio = [30, 40, 10, 20] labels = ['coffee', 'tea', 'ade', 'milk'] plt.pie(ratio, labels=labels, autopct='%.1f%%') plt.show() 보시다시피, 코드가 매우 간단한데요, 한 줄 한 줄 살펴보도록 하겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt 그래프를 그리기 위해선 matplotlib.. 더보기
[데이터분석] matplotlib : 수평 막대그래프 간단하게 만들기 이전 포스팅에서는 matplotlib을 이용해서 막대그래프를 그리는 방법에 대해 살펴보았는데요, 이번에는 수평 막대그래프를 그리는 방법에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 수평 막대그래프를 그리는 방법은 수직 막대그래프와 코드 몇 줄 빼고 거의 동일한데요, 아래 코드와 출력된 그래프를 한 번 보도록 하겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y = np.arange(3) item = ['coffee', 'tea', 'ade'] values = [2000, 4000, 5000] plt.barh(y, values) plt.yticks(y, item) plt.grid(True) plt.show() 수직 막대그래프를 그리는 방법과 다른 점이 있다면 plt.. 더보기
[데이터분석] matplotlib : 막대그래프 간단하게 만들기 matplotlib 라이브러리를 이용하면 그래프를 쉽고 간단하게 만들 수 있는데요, 가장 많이 사용하는 막대그래프를 그리는 기본적인 방법에 대해서 설명하도록 하겠습니다. 1. 막대그래프(bar chart) 먼저, 막대그래프를 그리는 코드와 출력된 그래프를 먼저 보고 설명하도록 하겠습니다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(3) item = ['coffee', 'tea', 'ade'] values = [2000, 4000, 5000] plt.bar(x, values) plt.xticks(x, item) plt.grid(True) plt.show() import matplotlib.pyplot as plt import nump.. 더보기

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