Matplotlib를 사용하여 막대 차트, 히스토그램 및 산점도를 그리는 방법

Matplotlib는 다양한 플랫폼의 다양한 하드카피 형식과 대화형 환경에서 출판 품질의 그래픽을 생성할 수 있는 Python 2D 플로팅 라이브러리입니다.

이전 글에서 Matplotlib의 범례, 제목, 라벨을 소개했는데, 오늘은 그래프 그리기를 시작합니다. 공무상. 이 튜토리얼에서는 막대 차트, 히스토그램 및 산점도를 다룹니다. 먼저 막대 차트를 살펴보겠습니다.

barchart

import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar([1,3,5,7,9],[5,2,7,8,2], label="Example one")
plt.bar([2,4,6,8,10],[8,6,2,5,6], label="Example two", color='g')
plt.legend()
plt.xlabel('bar number')
plt.ylabel('bar height')
plt.title('Epic Graph\nAnother Line! Whoa')
plt.show()

plt.bar는 막대 차트를 생성합니다. 색상을 명시적으로 선택하지 않으면 여러 플롯을 작성하더라도 모든 막대가 동일하게 보입니다. 이는 새로운 Matplotlib 사용자 정의 옵션을 사용할 수 있는 기회를 제공합니다. 녹색은 g, 파란색은 b, 빨간색은 r 등 모든 유형의 그림에 색상을 사용할 수 있습니다. #191970과 같은 16진수 색상 코드를 사용할 수도 있습니다.

다음으로 히스토그램에 대해 설명하겠습니다. 막대 차트와 마찬가지로 히스토그램은 세그먼트를 그룹화하여 분포를 표시하는 경향이 있습니다. 이 예는 연령 그룹화 또는 시험 점수일 수 있습니다. 각 그룹의 연령을 표시하지 않고, 20~25, 25~30...등으로 연령을 표시합니다. 예는 다음과 같습니다.

Histogram

import matplotlib.pyplot as plt
population_ages = [22,55,62,45,21,22,34,42,42,4,99,102,110,120,121,122,130,111,115,112,80,75,65,54,44,43,42,48]
bins = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120,130]
plt.hist(population_ages, bins, histtype='bar', rwidth=0.8)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Interesting Graph\nCheck it out')
plt.legend()
plt.show()

결과 그래프는 다음과 같습니다.

# 🎜 🎜#

plt.hist의 경우 먼저 모든 값을 입력한 다음 이를 넣을 버킷이나 컨테이너를 지정해야 합니다. 이 예에서는 여러 연령을 표시하고 이를 10년 단위로 표시하려고 했습니다. 막대의 너비를 0.8로 설정했지만 막대를 더 넓거나 더 좁히고 싶다면 다른 너비를 선택할 수 있습니다.

다음으로 산점도를 소개하겠습니다. 산점도는 일반적으로 상관 관계 또는 그룹화를 찾기 위해 두 변수를 비교하거나 3차원으로 플롯하는 경우 3을 비교하는 데 사용됩니다.

산점도

산점도에 대한 일부 샘플 코드:

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5,6,7,8]
y = [5,2,4,2,1,4,5,2]
plt.scatter(x,y, label='skitscat', color='k', s=25, marker="o")
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Interesting Graph\nCheck it out')
plt.legend()
plt.show()

결과는 다음과 같습니다. #🎜🎜 #

Tip:

plt.scatter를 사용하면 x와 y를 그릴 수 있을 뿐만 아니라; 사용된 마커의 색상, 크기 및 유형.

위 내용은 Matplotlib를 사용하여 막대 차트, 히스토그램 및 산점도를 그리는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!