<꿀팁모아 : 202번째 포스팅> Matplotlib Scatter 산점도

<꿀팁모아 : 202번째 포스팅> Matplotlib Scatter 산점도

안녕하세요 꿀팁모아의 희망주기입니다

 

오늘 알아볼 주제는

 

바로 

 

Matplotlib Scatter 입니다

 

1 분산형 플롯 만들기 (산점도)

  Pyplot을 사용하면 함수를 사용하여 산점도를 그릴 수 있습니다. Scatter() 이 함수는 각 관측치에 대해 하나의 점을 플로팅합니다. 같은 길이의 두 개의 배열이 필요한데, 하나는 x축의 값이고 다른 하나는 y축의 값에 대한 배열입니다. 

간단한 산점도

결과

  위의 예에서 관찰 한 것은 13대의 자동차가 지나간 결과입니다. X축은 자동차의 나이를 보여줍니다. Y축은 차량이 통과할 때의 속도를 표시합니다. 이 산점도를 통해 알 수 있는 점은 새로운 차가 많을수록 더 빨리 운전하는 것처럼 보이지만 우연의 일치가 될 수 있다는 것이다. 

 

2 플롯 비교

  위의 예에서 속도와 나이 사이에는 관계가 있는 것처럼 보이지만 다른 날의 관측치를 플롯하면 어떠한 결과가 나올까요? 산점도라는 것이 우리에게 그 해답을 알려줄까요? ㅎㅎ

같은 그림에 두 개의 플롯을 그립니다

결과

  두 플롯을 비교함으로써, 자동차가 더 새로울수록 더 빨리 운전한다는 결과가 나옵니다.

 

3 색상

  color 또는 c 인수를 사용하여 각 산점도에 대해 고유한 색상을 설정할 수 있습니다

마커의 색상을 직접 설정

결과

4 각 점 색상

  c 인수의 값으로 색상 배열을 사용하여 각 점에 대한 특정 색상을 설정할 수 도 있습니다 

마커의 색상을 직접 설정

결과

5 컬러맵

  Matplotlib 모듈에는 여러 가지 사용 가능한 컬러맵이 있습니다. 컬러맵은 색상 목록과 같으며 각 색상에는 0에서 100사이의 값이 있습니다. 다음은 컬러맨의 예인데요.

컬러맵

  이 컬러맵은 'viridis'라고 불리며, 보시다시피 보라색 0에서 노란색인 100까지의 범위를 나타내는 컬러맵입니다. 컬러맵의 값을 사용하여 키워드 인수를 사용하여 컬러맵을 지정할 수 있습니다. (이 경우 Matplotlib에서 사용할 수 있는 기본 제공 컬러맵 중 하나입니다) [cmap 'viridis'] 또한, 산점도의 각 점에 대해 하나의 값(0에서 100까지)이 있는 배열을 만들어야 합니다.

색상 배열을 만들고 산점도에 컬러맵을 지정

결과

  plt.colorbar() 명령문을 포함하여 드로잉에 컬러맵을 포함할 수 있습니다. 

실제 컬러맵 포함

결과

6 크기 

  s 인수를 사용하여 점의 크기를 변경할 수 있습니다. 색상과 마찬가지로 크기 배열의 길이가 x축 및 y축의 배열과 같은지 확인하십시오. 

마커에 대한 자신의 크기 설정

결과

7 알파

  alpha 인수를 사용하여 점의 투명도를 조정할 수 있습니다. 색상과 마찬가지로 크기 배열의 길이가 x 축 및 y축의 배열과 같은지 확인하십시오.

마커의 크기 확인

결과

8 색상 크기와 알파 결합

  점들에 다른 크기의 컬러맵을 결합할 수 있습니다. 점이 투명한 경우 가장 잘 시각화됩니다. 

x점, y점, 색상 및 크기에 대해 100개의 값을 가진 임의의 배열을 만듬

결과