출처: https://astrocosmos.tistory.com/202 [ASTROCOSMOS:티스토리] 시각화 matplotlib] plot 차트_x, y 설정, 꾸미기, axhline, xticks, grid, xlabel, title, rotation, rc, rcParams, subplot, figsize, tight_layout :: 하나둘셋넷
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기본 차트 그리기 plt.plot(1차원 값)

 

 

# 차트 그리기
plt.plot(data['Temp'])

# 화면에 보여주기
plt.show()

 

x축, y축 지정하고 그래프 그리기

 

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', family = 'Malgun Gothic')
plt.rcParams['font.family']

plt.plot(df['timestamp'], df['price(원/kg)])
plt.xticks(rotation=70)

plt.ylabel('price(원/kg)')
plt.show()

 

# 방법 2
plt.plot('Date', 'Temp', data = data)
plt.show()

 

 

시각화 axhline

train.groupby('hour').mean()['hour_bef_temperature'].plot()
plt.axhline(train.groupby('hour').mean()['hour_bef_temperature'].mean())

 

차트 꾸미기

plt.plot(data['Date'], data['Ozone'])

plt.xticks(rotation = 30)       # x축 값 꾸미기 : 방향을 30도 틀어서
plt.xlabel('Date')              # x축 이름 지정
plt.ylabel('Ozone')             # y축 이름 지정
plt.title('Daily Airquality')   # 타이틀

plt.show()

 

 

라인스타일 조정

 

plt.plot(data['Date'], data['Ozone']
         ,color='green'                # 칼러
         , linestyle='dotted'          # 라인스타일
         , marker='o')                 # 값 마커(모양)

plt.xlabel('Date') 
plt.ylabel('Ozone')
plt.title('Daily Airquality')
plt.xticks(rotation=45)

plt.show()

 

 

그래프 겹쳐서 그리기

 

# 첫번째 그래프
plt.plot(data['Date'], data['Ozone'], color='green', linestyle='dotted', marker='o')
# 두번째 그래프
plt.plot(data['Date'], data['Temp'], color='r', linestyle='-', marker='s')

plt.xlabel('Date') 
plt.ylabel('Ozone')
plt.title('Daily Airquality')
plt.xticks(rotation=45)

# 위 그래프와 설정 한꺼번에 보여주기
plt.show()

 

 

범례, 그리드 추가

 

plt.plot(data['Date'], data['Ozone'], label = 'Ozone')  # label = : 범례추가를 위한 레이블값
plt.plot(data['Date'], data['Temp'], label = 'Temp')

plt.legend(loc = 'upper right')    # 레이블 표시하기. loc = : 위치
plt.grid()
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

 

 

여러 개 차트 그리기, 방식 2

 

data.plot(x = 'Date', y = ['Temp','Ozone']
          , title = 'Daily Airquality')
plt.grid()
plt.show()

 

 

축 범위 조정

 

plt.plot(data['Ozone'])

# plt.ylim(0, 100)
# plt.xlim(0, 10)
plt.grid()
plt.show()

 

 

그래프 수직선, 수평선 추가

 

plt.plot(data['Ozone'])

plt.axhline(40, color = 'grey', linestyle = '--')
plt.axvline(10, color = 'red', linestyle = '--')
plt.show()

 

 

 

그래프에 텍스트 추가

 

plt.plot(data['Ozone'])

plt.axhline(40, color = 'grey', linestyle = '--')
plt.axvline(10, color = 'red', linestyle = '--')

plt.text(5, 41, '40')
plt.text(10.1, 20, '10')

plt.show()

 

 

여러 그래프 나눠서 그리기

 

plt.figure(figsize = (12,8))
plt.subplot(3,1,1)
plt.plot('Date', 'Temp', data = data)
plt.grid()

plt.subplot(3,1,2)
plt.plot('Date', 'Wind', data = data)

plt.subplot(3,1,3)
plt.plot('Date', 'Ozone', data = data)
plt.grid()
plt.ylabel('Ozone')

plt.tight_layout() # 그래프간 간격을 적절히 맞추기
plt.show()

 

 

 

 

하나의 데이터프레임에서 여러 개의 차트 그리기

 

# 남녀 인구 변화
plt.plot(pop_test[['male','female']])
plt.show()

 

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