전체 글124 Matplotlib) 데이터 시각화 7편, 산점도 그래프 나도코딩 유튜브를 참고하여 코드를 만들었습니다. import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import pandas as pd import numpy as np matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' matplotlib.rcParams['font.size'] = 15 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 산점도 그래프 df = pd.read_excel('score.xlsx') df['학년'] = [3,3,2,1,1,3,2,2] sizes = df['학년'] *500 #1학년 500 2학년 1000 3학년 1500 #c로 학년 나누고 cmap으로 학년.. 2023. 1. 17. Matploblib) 데이터 시각화 6편, 원 그래프, 도넛 모양 원 그래프 나도코딩 유튜브를 참고하여 적었습니다! plt.plot(x,y)를 통해 꺾은선 그래프를 그렸습니다. plt.bar(x,y)를 통해 막대그래프를 그렸습니다. 원 그래프를 그리는 실습을 진행하겠습니다. 1. 원 차트 그리기 # 원 그래프 values = [30,25,20,13,10,2] labels = ['python','java','javascript','c','c++','etc'] plt.pie(values,labels=labels,autopct = '%.1f%%',startangle = 90, counterclock=False) #autopct : 백분율 계산해줌 plt.show() explode 함수를 적용하면 좀 더 강조 효과를 낼 수 있습니다. # 원 그래프 values = [30,25,20,13.. 2023. 1. 17. Matploblib) 데이터 시각화 5편, 누적 막대그래프, 다중 막대그래프 나도코딩 유튜브를 참고하여 적었습니다! 1. 누적 막대그래프 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import pandas as pd matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' matplotlib.rcParams['font.size'] = 15 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_excel('score.xlsx') # 누적 막대 그래프 plt.bar(df['이름'],df['국어'], label = '국어') plt.bar(df['이름'],df['영어'], bottom = df['국어'], label = '영어') #국어 위에 .. 2023. 1. 17. Matploblib) 데이터 시각화 4편, 엑셀 값을 가져와서 그래프 그리기 나도코딩 유튜브를 참고하여 적었습니다! 가져온 엑셀 값입니다. pandas 실습 시 사용했던 파일과 동일합니다. df = pd.read_excel('score.xlsx') plt.plot(df['순번'],df['영어']) plt.plot(df['순번'],df['수학']) grid 옵션을 주면 더 이쁘게 그래프를 그릴 수 있습니다. plt.grid(axis = 'y', color = 'purple', alpha = 0.2, ls = '--') #격자 만들어주기 plt.show() 2023. 1. 17. Matploblib) 데이터 시각화 3편, 막대 그래프(bar 이용하기) 나도코딩 유튜브를 참고하여 적었습니다! 꺾은선 그래프는 'plot(x,y)'로 그렸었지요. 이번 시간에는 막대 그래프를 그리는 실습을 진행하겠습니다. 1. 막대 그래프를 그리는 방법입니다. import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' matplotlib.rcParams['font.size'] = 15 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 막대 그래프 labels = ['강백호','서태응','정대만'] values = [190, 167,184] plt.bar(labels , values) plt.show() 색깔 .. 2023. 1. 17. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 25 다음 반응형
