MATPLOTLIB - PLOT & BAR CHART & PIE CHART

MATPLOTLIB

 

 

 

 

 

PLOT

 

 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0,10)
y = x

plt.plot(x,y)
plt.savefig('test1.jpg')
plt.show()

 

 

 

 

BAR CHART

 

 

카테고리컬 데이터인지 확인하기

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sb

%matplotlib inline

df = pd.read_csv('data/pokemon.csv')

 

# 제너레이션 아이디 별로, 각각 몇개씩 있는지 차트로 표시

sb.countplot(data=df, x= 'generation_id')
plt.show()

 

# color 지정
# .color_palette()함수 옆 대괄호로 번호를 지정한다.

.color_palette()[]

 

base_color = sb.color_palette()[2]
sb.countplot(data= df, x ='generation_id', color = base_color)

my_order = df['generation_id'].value_counts().index

sb.countplot(data=df, x='generation_id', color=base_color, order=my_order) # order = 순서
plt.show()

 

 

# type_1 컬럼이 있습니다. 이 칼럼도 카테고리컬 데이터인가요?

# 1. type_1 컬럼이 카테고리컬 데이터인지 먼저 확인하고,
# 2. type_1 컬럼의 데이터들의 갯수를 카운트플롯으로 그려보세요

my_order = df['type_1'].value_counts().index

sb.countplot(data=df, x='type_1', color= base_color, order=my_order)
plt.xticks(rotation = 60)             # X축 차트에표시된 글씨가 겹칠때 각도 설정하는 함수
plt.show()

# X를 축으로 두지 않고 Y로 축을 둘 경우 가로차트가 된다.

sb.countplot(data=df, y='type_1', color=base_color, order= my_order)
plt.show()

 

 

 

 

 

 

PIE CHART

 

 

 

퍼센테이지로 비교해서 보고 싶을때 사용한다.

 

 

# 각 제너레이션 아이디별로, 파이차트를 그린다.

sorted_data = df['generation_id'].value_counts()

plt.pie(sorted_data, autopct='%.1f', labels = sorted_data.index, startangle=90, wedgeprops={'width':0.7})
plt.title('Generation id pie chart')       # 차트의 제목
plt.legend()                               
plt.show()