matplotlib 복습 [2023-06-07 학습일지]

 

오늘은 위키독스 [파이썬으로 데이터 시각화하기]를 참고하여 따라해보는 시간을 가졌습니다.

https://wikidocs.net/book/5011

Matplotlib Tutorial - 파이썬으로 데이터 시각화하기

 

이전에도 조금씩 시각화 연습을 하고 있었기 때문에, 꾸준히 보니깐 조금씩 익숙해지는 것 같습니다.

 

전체 소스코드입니다.

 

import os
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager
import matplotlib.lines


def main():
    draw_violin_plots()
    set_plot_title('예제19')
    save_fig_png()
    showing_plot()


def showing_plot():
    plt.show()


# 기본 사용
def basic_using_matplotlib():
    plt.plot([1, 2, 3, 4])


def basic_using_matplotlib_2():
    plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])


def basic_using_matplotlib_3():
    plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro')
    plt.axis([0, 6, 0, 20])


def basic_using_matplotlib_4():
    # 0.2 씩 간격으로 균일한 등차
    t = np.arange(0., 5., 0.2)
    plt.plot(t, t, 'r--', t, t ** 2, 'bs', t, t ** 3, 'g^')


# 숫자 입력하기
def input_dataset_1():
    plt.plot([1, 2, 3, 4], [2, 3, 5, 10])


def input_dataset_2():
    # dictionary type 사용(레이블이 있는 데이터)
    data_dict = {'X축': [1, 2, 3, 4, 5], 'Y축': [2, 3, 5, 10, 8]}
    plt.plot('X축', 'Y축', data=data_dict)


# 축 레이블 설정
def set_axis_label(x_label_title, y_label_title):
    plt.xlabel(x_label_title)
    plt.ylabel(y_label_title)


def set_axis_label_with_space(x_label_title, y_label_title):
    plt.xlabel(x_label_title, labelpad=10)
    plt.ylabel(y_label_title, labelpad=20)


def set_axis_label_another_position(x_label_title, y_label_title):
    plt.xlabel(x_label_title, loc='right')
    plt.ylabel(y_label_title, loc='top')


# 범례 표시하기
def set_legend_basic():
    fig = plt.figure(1)
    fig: matplotlib.pyplot.Figure
    ax = fig.axes[0]
    ax: matplotlib.pyplot.Axes
    ax.legend(title='범례', labels=['첫번째'])


# stack example
def doing_sample():
    x = np.linspace(0, 6 * np.pi, 100)
    y = np.sin(x)
    plt.ion()

    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    line1, = ax.plot(x, y, 'r-')  # Returns a tuple of line objects, thus the comma

    for phase in np.linspace(0, 10 * np.pi, 500):
        line1.set_ydata(np.sin(x + phase))
        fig.canvas.draw()
        fig.canvas.flush_events()


# 선 종류 지정하기
def set_line_type():
    plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro')
    plt.plot([2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4], 'bs')


# 마커 지정하기
def set_markers():
    plt.plot([1, 2, 3, 4], [2, 3, 5, 10], 'bo--')


def set_markers_2():
    plt.plot([4, 5, 6], marker="H")
    plt.plot([3, 4, 5], marker="d")
    plt.plot([2, 3, 4], marker="x")
    plt.plot([1, 2, 3], marker=11)
    plt.plot([0, 1, 2], marker='$Z$')


# 색상 지정하기
def set_color():
    plt.plot([1, 2, 3, 4], [2, 3, 5, 10], color='#e35f62', marker='o', linestyle='--')


# 그래프 영역 채우기
def fill_sector():
    x = [1, 2, 3, 4]
    y = [2, 3, 5, 9]

    plt.plot(x, y)
    # plt.fill_between(x[1:3], y[1:3], alpha=0.5)
    plt.fill_between(x[1:], y[1:], alpha=0.5)


# 축 스케일 지정
def set_axis_log_scale():
    x = np.linspace(-10, 10, 1000)
    y = x ** 3
    plt.plot(x, y)
    plt.yscale('symlog')


# 여러 곡선 그리기
# pass

# 그리드 설정하기
def set_grid_on():
    # plt.grid(True)
    # plt.grid(True, axis='x')
    plt.grid(True, axis='y')


# 눈금 표시하기
def show_ticks():
    x = np.linspace(0., 2., 100, endpoint=True)
    plt.plot(x, x)
    plt.plot(x, x ** 2)
    plt.plot(x, x ** 3)
    plt.xticks([-0.5, 0, 1, 2, 2.5], labels=['하나', '둘', '셋', '넷', '다섯'])
    plt.yticks(np.arange(0, 10.5, 0.5))


# 타이틀 설정하기
def set_plot_title(title_str):
    font_dict = {
        'fontsize': 20,
        'fontweight': 'bold'
    }
    # plt.title(title_str)
    plt.title(title_str, fontdict=font_dict, loc='left', pad=20)  # 이렇게하면 2개가 생김


# 수평선/수직선 그리기
def draw_vertical_or_horizontal_lines():
    x = np.arange(0, 4.5, 0.5)
    plt.plot(x, x + 1, 'bo')
    plt.plot(x, x ** 2, 'g--')
    plt.plot(x, -2 * x + 3, 'r:')

    plt.axhline(3.0, 0.2, 1.0, color='gray', linestyle='-', linewidth=2)
    plt.hlines(6.0, 1.0, 2.5, color='cyan', linestyle='solid', linewidth=3)

    plt.axvline(3.0, 0.2, 1.0, color='lightblue', linestyle='-', linewidth=2)
    plt.vlines(6.0, 1.0, 2.5, color='purple', linestyle='solid', linewidth=3)


# 막대 그래프 그리기
def draw_vertical_bar():
    x = np.arange(4)
    years = ['2020', '2021', '2022', '2023']
    values = [120, 190, 230, 530]

    plt.bar(x, values, color=['r', 'y', 'y', 'g'], align='edge', width=0.2, edgecolor='lightgray', tick_label=years)


# 수평 막대 그리기
def draw_horizontal_bar():
    x = np.arange(5)
    trial_count = ['first', 'second', 'third', 'fourth', 'fifth']
    value = [17, 15, 16, 14, 12]
    color_list = [get_random_color() for x in range(5)]
    plt.barh(x, value, tick_label=trial_count, color=color_list)


# 산점도 그리기
def draw_scatters():
    n = 50
    x = np.random.rand(n)
    y = np.random.rand(n)
    area = (30 * np.random.rand(n)) ** 2
    # colors = np.random.rand(n)
    colors = [get_random_color() for x in range(n)]

    plt.scatter(x, y, s=area, c=colors)


# 3차원 산점도 그리기
def draw_3D_scatters():
    n = 50
    x = np.random.rand(n)
    y = np.random.rand(n)
    z = np.random.rand(n)
    area = (30 * np.random.rand(n)) ** 2
    colors = [get_random_color() for x in range(n)]

    figure = plt.figure(1)
    ax = figure.add_subplot(111, projection='3d')
    ax.scatter(x, y, z, s=area, color=colors, marker='o')


# 히스토그램 그리기
def draw_histogram():
    random_bwt = np.random.randint(40, 101, size=100)
    figure = plt.figure(1)
    ax = figure.axes[0]
    counts, edges, bars = ax.hist(random_bwt, bins=10, histtype='barstacked', color=get_random_color())
    plt.bar_label(bars)  # 바 상단에 숫자 첨부


# 에러바 표시하기
def draw_error_bar():
    x = [1, 2, 3, 4]
    y = [1, 4, 9, 16]
    yerr = [2.3, 3.1, 1.7, 2.5]
    plt.errorbar(x, y, yerr=yerr)


# 파이 차트 그리기
def draw_pie_chart():
    ratio = [34, 32, 16, 18]
    labels = ['Apple', 'Banana', 'Melon', 'Grapes']
    plt.pie(ratio, labels=labels, autopct='%.1f%%', startangle=260, counterclock=False)


# 히트맵 그리기
def draw_heatmap():
    arr = np.random.standard_normal((30, 40))
    plt.matshow(arr)
    plt.colorbar(shrink=0.5, aspect=10)


# 컬러맵 설정하기
def using_colormap():
    arr = np.random.standard_normal((12, 100))
    plt.subplot(2, 2, 1)
    plt.scatter(arr[0], arr[1], c=arr[2])
    plt.spring()
    plt.title('spring')

    plt.subplot(2, 2, 2)
    plt.scatter(arr[3], arr[4], c=arr[5])
    plt.summer()
    plt.title('summer')

    plt.subplot(2, 2, 3)
    plt.scatter(arr[6], arr[7], c=arr[8])
    plt.autumn()
    plt.title('autumn')

    plt.subplot(2, 2, 4)
    plt.scatter(arr[9], arr[10], c=arr[11])
    plt.winter()
    plt.title('winter')


# 이미지 저장하기
def save_fig_png():
    path = r'plot_imgs/'
    dir_list = os.listdir(path)
    plt.savefig(path + f'saved_figure_{len(dir_list) + 1:02d}.png')


# 박스 플롯 그리기
def draw_box_plots():
    data_a = np.random.normal(0, 2.0, 100)
    data_b = np.random.normal(-3.0, 1.5, 500)
    data_c = np.random.normal(1.2, 1.8, 1000)

    fig, ax = plt.subplots()
    ax: plt.Axes
    ax.boxplot([data_a, data_b, data_c], notch=True, whis=2.5, vert=False)
    ax.set_xlim(-10.0, 10.0)
    ax.set_xlabel('Value')
    ax.set_ylabel('Data Type')


# 바이올린 플롯 그리기
def draw_violin_plots():
    data_a = np.random.normal(0, 2.0, 1000)
    data_b = np.random.normal(-1.2, 3, 500)
    data_c = np.random.normal(-4, 3, 2000)

    fig, ax = plt.subplots()
    ax: plt.Axes
    violin = ax.violinplot([data_a, data_b, data_c], positions=[2, 3, 4],
                           showmeans=True, quantiles=[[0.1, 0.9], [], []])
    ax.set_ylim(-20.0, 10.0)
    ax.set_xticks([1, 2, 3, 4, 5])
    ax.set_xlabel('Data type')
    ax.set_ylabel('Value')

    violins = violin['bodies']
    violins[0].set_facecolor('lightblue')
    violins[1].set_facecolor('violet')
    violins[2].set_facecolor('pink')


# 다양한 패턴 채우기
def fill_pattern():
    x = [1, 2, 3]
    y = [1, 2, 3]
    fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2)
    ax1: plt.Axes
    ax2: plt.Axes
    ax3: plt.Axes
    ax4: plt.Axes

    ax1.bar(x, y, color='aquamarine', edgecolor='black', hatch='/')
    ax2.bar(x, y, color='salmon', edgecolor='black', hatch='\\')
    ax3.bar(x, y, color='navajowhite', edgecolor='black', hatch='+')
    ax4.bar(x, y, color='lightskyblue', edgecolor='black', hatch='*')

    plt.tight_layout()


# numpy로 random hex code 만들기
def get_random_color():
    result_color = "#"
    rgb_numbers = np.random.randint(0, 256, size=3)
    result_color = result_color + ''.join('{:02X}'.format(a) for a in rgb_numbers)
    return result_color


if __name__ == '__main__':
    main()

 

그리고 오늘 그려본 것들의 일부입니다.

 

감사합니다.