[Matplotlib] 데이터 시각화 시작하기

pip install matplotlib

터미널에서 명령어 실행하면 라이브러리 설치 완료

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

Matplotlib 란

- 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리

cf) 라이브러리(numpy,matplotlib) vs 프레임워크(장고, flask)

- '%matplotlib inline'을 통해서 활성화

Case study with Arguments

plt.plot([1,2,3,4,5]) #꺾은선 그래프 그리는 함수
plt.show() # plt를 확인하는 명령

그래프 사이즈 조정

plt.figure(figsize=(3,3)) # plotting 할 도면을 선언, 그래프 사이즈 조정

plt.plot([0,1,2,3,4]) #꺾은선 그래프 그리는 함수 # y=x
plt.show() # plt를 확인하는 명령

2차함수 그래프 -> plot()

# numpy.array를 이용해서 함수 그래프 그리기
# y = x^2
x = np.array([1,2,3,4,5]) # 정의역
y = np.array([1,4,9,16,25]) # f(x)

plt.plot(x,y)

arange로 값을 더 촘촘하게 만들어서 더 깔끔한 그래프 생성

# np.arange(a,b,c)

x = np.arange(-10,10, 0.01)
plt.plot(x,x**2)

plt.show()

x,y 축에 설명 추가하기

plt.xlabel 로 설명 추가 가능

plt.xlabel("x value")
plt.ylabel("f(x) value")

x,y 축에 범위 설정하기

plt.axis([-5, 5 , 0, 25]) # [x_min, x_max, y_min, y_max]

축에 눈금 설정하기

plt.xticks([i for i in range(-5,5,1)]) # x축의 눈금 설정
plt.yticks([i for i in range(0,27,3)]) # y축의 눈금 설정

그래프에 타이틀, 범례 달기

plt.title("y = x^2 graph")

plt.plot(x, x**2, label="trend")

plt.legend()

label 설정 후 .legend()로 그래프 이름 출력