pbj0812의 코딩 일기

0. 목표 - 특정 그룹에 해당하는 bar 들만 색칠하기 1. 실습 1) library 호출 import pandas as pd 2) 데이터 생성 df = pd.DataFrame({'x' : ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'y' : [2, 7, 3, 9, 4]}) 3) MultiIndex index = [['A', 'A', 'A', 'B', 'B'], [1, 2, 3, 4, 5]] df.index = index 4) 그림그리기 fig, ax = plt.subplots() fig.set_size_inches(15, 10) df.sort_values('y', ascending = True, inplace = True) df.reset_index(inplace = True) bars = pl..

0. 목표 - matplotlib 으로 Parallel Categories Charts 구현하기 1. plotly 의 Parallel Categories Charts 1) library 호출 import plotly.express as px import pandas as pd 2) 데이터 생성 iris = px.data.iris() 3) 그림 그리기 fig = px.parallel_coordinates(iris, color="species_id") fig.show() - 결과 2. matplotlib 으로 구현 1) library 호출 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # ytick 강제 변형을 위해 사용 import numpy as np imp..

0. 목표 - GridSpec 을 이용한 여러 그래프를 같이 그리기 1. 실습 1) library 호출 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import gridspec 2) 데이터 생성 flights_long = sns.load_dataset("flights") 3) heatmap 용 데이터 flights = flights_long.pivot("month", "year", "passengers") 4) barplot 용 데이터 year_df = flights_long.groupby(by = 'year').agg({'passengers' : 'sum'}) month_df = flights_long.groupby(by ..

0. 목표 - 태극문양 그리기 1. 실습 1) library 호출 import matplotlib.pyplot as plt import math import numpy as np 2) 반원 데이터 생성 - 붉은 반원, 푸른 반원으로 쪼개서 그리기 # 붉은 반원 x1 = np.linspace(-math.sqrt(2.5 * 2.5 * 9 / 13), 2.5, 1000) y1 = [] for i in x1: y1.append(math.sqrt((2.5 * 2.5) - (i * i))) x2 = np.linspace(math.sqrt(2.5 * 2.5 * 9 / 13), 2.5, 1000) y2 = [] for i in x2: y2.append(-math.sqrt((2.5 * 2.5) - (i * i))) x_..

0. 목표 - matplotlib 으로 전단지 만들기 1. 실습 1) library 호출 import matplotlib.pyplot as plt # 한글폰트 from matplotlib import rc rc('font', family='AppleGothic') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # text 꾸미기 import matplotlib.transforms as mtransforms import matplotlib.patches as mpatch from matplotlib.patches import FancyBboxPatch # image import matplotlib.image as mpimg from matplotlib.offsetbox imp..

0. 목표 - indicate_inset_zoom 을 이용한 줌 인 1. 실습 1) library 호출 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 2) 데이터 생성 - 줌인할 데이터(5 * 5) small = np.array([ [1.0, 0.5, 1.0, 0.1, 0.3], [0.5, 0.5, 0.5, 0.2, 0.4], [1.0, 0.5, 1.0, 0.3, 0.6], [0.5, 0.5, 0.5, 0.2, 0.4], [1.0, 0.5, 1.0, 0.1, 0.3] ]) - 0으로 이루어진 전체 데이터(200 * 200) - 50, 70 지점에 small 데이터를 얹는 형태 big = np.zeros((200, 200)) ny, nx = small.shape..

0. 목표 - fill_between 을 이용한 신뢰구간을 포함한 lineplot 구현하기 1. seaborn 의 lineplot import seaborn as sns flights = sns.load_dataset("flights") sns.lineplot(data=flights, x="year", y="passengers") 2. 구현하기 0) library 호출 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import math 1) 데이터 확인 flights.head() 2) 변수 생성 - flights_mean : 연도별 탑승자 평균 - flights_year : 연도 - flights_len : 연도별 데이터 길이 flights_mean = ..

0. 목표 - 상자 그림(box plot) 구현하기 1. Seaborn 의 box plot 예제 import seaborn as sns tips = sns.load_dataset("tips") ax = sns.boxplot(y=tips["total_bill"]) 2. 실습 1) x 데이터 추가 - 추후 x 좌표로 사용 tips['x'] = 1 2) 정렬 t = sorted(list(tips['total_bill'])) 3) 분위수 계산 - 13.28, 17.78, 24.08 q1_index = int(len(t) * 0.25) q2_index = int(len(t) * 0.5) q3_index = int(len(t) * 0.75) q1 = t[q1_index - 1] q2 = t[q2_index - 1]..

0. 목표 - matplotlib 으로 FacetGrid 구현하기 1. FacetGrid 예제 import seaborn as sns tips = sns.load_dataset("tips") g = sns.FacetGrid(tips, col="sex", row="time", margin_titles=True, despine=False) g.map_dataframe(sns.scatterplot, x="total_bill", y="tip") g.set_axis_labels("Total bill", "Tip") g.fig.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0) 2. 실습 1) library 호출 import matplotlib.pyplot as plt 2) 함수 작성 (1) 도화지 분..

0. 목표 - TextArea 를 이용한 나만의 범례 만들기 1. 실습 1) library 호출 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBbox, TextArea 2) 데이터 생성 - x : x 좌표, y : y 좌표, z : 크기 x = [1, 4, 5, 6, 8] y = [8, 3, 4, 8, 2] z = [7, 2, 3, 4, 5] 3) 카테고리 분류 - 3 미만, 5 미만, 5 이상 def category(x): if x < 3: return 2 elif x < 5: return 4 else: return 6 z2 = []..