하나둘셋넷

시각화 matplotlib] plt.bar, plt.barh

plt.bar

import matplotlib.pyplot as plt
%config InlineBackend.figure_format='retina'

plt.figure(figsize=(6,4))
plt.bar(x=tmp['AgeGrp'], height=tmp['Survived'])
plt.xlabel('AgeGrp')
plt.ylabel('Survived')
plt.ylim(0,1)
plt.show()

plt.bar, plt.xticks(rotation = 숫자)

plt.figure(figsize = [20,15])
plt.bar(x = df_participate['월별'], height = df_participate['참가자 수'])
plt.xticks(rotation =45 )
plt.show()

plt.barh

gongong

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
gongong = pd.read_csv('한국건강가정진흥원_다문화가족 이중언어코치 지역별 현황_20220831.csv', encoding = 'CP949')

# 한글 폰트를 설정하자
plt.rc('font', family='Malgun Gothic') # For Windows
plt.rc('axes', unicode_minus=False)
plt.rcParams['font.family']

# 인덱스가 한글이기 때문에 가로 막대로 출력하는 것이 더 가시적이다.
plt.barh(y=gongong['지역'].astype(str), width = gongong['합계 : 이중언어코치 인원(명)'], color = ['C4'], alpha = 0.7, 
         label = ' 인원(명)')
plt.xticks(list(range(0,21,2)))
plt.title('이중언어코치의 수')


plt.legend()
plt.show()

시각화 matplotlib] "hist, boxplot, plot 그리기", kind='bar', legend(loc='center'), ylabel, grid

데이터프레임.plt( kind = 'bar' ) 이용

# 모델별 결과 시각화
# pandas의 plot 함수을 사용하여 AI모델 별 accuracy_score, f1_score 수직 그래프 시각화 합니다.
# grid를 추가해 주세요.
# legend를 표시하고, 위치는 center 입니다.
import matplotlib.pyplot as plt
result_comp.plot(kind= 'bar')
plt.legend(loc= 'center'  )
plt.grid()
plt.show()

시각화 matplotlib
	* 히스토그램 작성 plt.hist(데이터프레임.컬럼명, bins = 숫자, edgecolor = '색상명') plt.title('제목') plt.ylabel('y 라벨명') plt.show()
	Boxplot 그리기 plot.boxplot(데이터프레임['컬럼명']) 옆으로 그리려면, plt.boxplot(데이터프레임['컬럼명'], vert=False) plt.grid() plt.show()
	plot 차트 이용 plt.plot(데이터프레임['컬럼명'])
	plot 차트 점 찍기 plt.figure( figsize= (20,3)) plt.plot(acc['accuracy_score'], marker ='.' ) plt.xlabel('train_features') plt.ylabel('accuracy') plt.grid() plt.show()