하나둘셋넷

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()

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()