소개

matplotlib이란 무엇입니까?
Python과 그 계산용 라이브러리 Numpy를 위한 그래프 그리기 라이브러리이다.
객체 지향의 API를 제공하고 있어 다양한 종류의 그래프를 그릴 수 있는 능력을 가진다.
3차원 플롯도 가능해졌다.
파이썬에서 데이터 분석을 수행하려면 필수 라이브러리라고 할 수 있습니다.

구체적인 플롯 예

import matplotlib.pyplot as plt
score = [100, 40, 90, 80, 70]
number = [1, 2, 3, 4, 5]

plt.plot(number,score, 'r-',marker="x")

plt.title("score of test")

plt.xlabel("number")

plt.ylabel("score")

plt.grid()

plt.show()

이 구체예를 참고로 설명해 간다(출석 번호 1.5번은 일부러입니다)

import matplotlib.pyplot as plt

matpllotlib.pyplot을 먼저 가져오기
(그 후 Jupyter Notebook을 이용하고 있는 경우는 「%matplotlib inline」을 더한다)

기본 디스플레이

plt.figure()
Figure 인스턴스는 전체 드로잉 영역을 확보합니다.
figsize: (width, height)의 튜플을 건네준다. 단위는 인치.
　dpi: 인치당 도트 수.
facecolor: 배경색
edgecolor: 테두리 색

plt.grid()
그리드를 표시하는 데 사용
　　보조선과 같은 것

plt.title()
그래프에 이름 지정
　　 아무것도 쓰지 않으면 위로 올 것이다.

plt.plot()
plt.plot(number,score, 'r-',marker="x")
number는 x, socre는 y
'r-'는 선의 색을 나타내는 보충

'r-'는 red의 약자
"r"이런 글쓰기도 가능
또 검정의 경우는 "k"로 한다

marker="x"는 정점에 표시를 넣는다

출석 번호 1.5번의 대상 방법

plt.xticks(np.arange(1, 5+0.1 , 1))

이 1문을 넣는 것으로 그래프는 이렇게 된다(+0.1을 넣지 않으면 5번이 표시되지 않는다)



이번에는 사용하지 않았지만 그 밖에도 여러가지 있다!
plt.legend()
범례를 표시하는 plt.legend에는 세 가지 매개 변수가 있습니다.
- bbox_to_anchorimport numpy as np (범례의 기준 위치)
- loc (그래프에 대한 위치)
- borderaxespad (기준점으로부터 얼마나 멀리 떨어지는지 (0의 경우가 없어도 좋다))
- fontsize(범례의 크기(10이 기준이 되고 있다, 쓰지 않는 경우는 10이 된다))
(예)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
s = np.sin(x)
c = np.cos(x)
plt.plot(x, s, "r", label="sin")
plt.plot(x, c,'k-',label="cos")
plt.legend(bbox_to_anchor=(0, 0), loc='upper right',borderaxespad=1,fontsize=15)

그래프 종류

plt.scatter()
rand로 난수 생성하여 산점도 작성
(예)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
% matplotlib inline
X = [np.random.rand(100) * 10]
Y = [np.random.rand(100) * 10]
# 散布図を描画する
plt.scatter(X, Y)
plt.show()

plt.bar(),plt.pie()
막대 그래프 작성, 원형 차트 작성

3차원의 그래프 작성에 대해서는 다음에 학습해 간다