[Matplotlib] 다중 축을 사용한 그래프 생성
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 데이터 1 data1 = [(1, 4), (3, 7), (5, 9)] # 데이터 2 data2 = [(2, 6), (4, 8), (6, 10)] # 가로 막대 그래프 생성 fig, ax1 = plt.subplots() # 데이터 1을 막대 그래프로 표시 for i, (start, end) in enumerate(data1): ax1.barh(i, end-start, left=start, height=0.4, align='center', color='steelblue', alpha=0.7) # 데이터 2를 막대 그래프로 표시 for i, (start, end) in enumerate(data2): ax1.barh..
2023. 5. 25.
[Matplotlib] 여러 개의 그래프 그리기
Matplotlib 여러 개의 그래프 그리기 1) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1 = np.linspace(0.0, 5.0) x2 = np.linspace(0.0, 2.0) y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1) y2 = np.cos(2 * np.pi * x2) plt.subplot(2, 1, 1) # nrows=2, ncols=1, index=1 plt.plot(x1, y1, 'o-') plt.title('1st Graph') plt.ylabel('Damped oscillation') plt.subplot(2, 1, 2) # nrows=2, ncols=1, index=2 plt.plot(x2, y2, '..
2022. 3. 2.
[Matplotlib] Seaborn을 사용한 데이터 분포 시각화 (3)
다차원 복합 데이터 barplot, violinplot, boxplot 등 에서는 두 가지 카테고리 값에 의한 실수 값의 변화를 보기 위한 hue 인수를 제공한다. hue 인수에 카테고리 값을 가지는 변수의 이름을 지정하면 카테고리 값에 따라 다르게 시각화된다. hue 값이 시각화되는 방법은 플롯의 종류에 따라 다르다. sns.barplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips) plt.title("요일 별, 성별 전체 팁의 Histogram") plt.show() sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips) plt.title("요일 별, 성별 전체 팁의 Box Plot") plt.show() sns..
2022. 2. 22.
