파이썬기초104 : matplotlib_실습스크립트

import matplotlib.pyplot as plt 

import numpy as np 

%matplotlib inline

plt.figure(figsize=(10,6))

t = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]

y = [10, 20, 5, 10, 20, 30, 25]

plt.figure(figsize=(10,6))

plt.plot(t, y, color='green')

plt.show()

#linestyle을 dashed로 지정한 경우 

plt.figure(figsize=(10,6))

plt.plot(t, y, color='green', linestyle='dashed')

plt.show()

#이번에는 marker를 'o'로 지정하고 색깔과 크기를 지정한 경우 

plt.figure(figsize=(10,6))

plt.plot(t, y, color='blue', linestyle='dashed', marker='o', markerfacecolor='red', markersize=14)

plt.show()

#시간축(t)과 데이터축(y)을 생성해서 산포도로 출력 

t = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])

y = np.array([2,3,5,7,9,5,2,1,7,9])

plt.figure(figsize=(10,6))

plt.scatter(t,y)

plt.show()

#이번에는 marker를 '>'로 지정 

plt.figure(figsize=(10,6))

plt.scatter(t, y, marker='>')

plt.show()

#이번에는 컬러맵을 생성 

colormap = t 

plt.figure(figsize=(10,6))

plt.scatter(t, y, s=50, c=colormap, marker='>')

plt.colorbar()

plt.show()

#랜덤값을 3개 만들고 스캐일을 1, 0.5, 2로 주고 파장을 출력 

s1 = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)

s2 = np.random.normal(loc=5, scale=0.5, size=1000)

s3 = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=1000)

plt.figure(figsize=(10,6))

plt.plot(s1, label='s1')

plt.plot(s2, label='s2')

plt.plot(s3, label='s3')

plt.legend()

plt.show()

#한글처리에 필요한 코드 rc 셋팅을 미리 변경 

import platform

from matplotlib import font_manager, rc

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 

if platform.system() == 'Darwin':

    rc('font', family='AppleGothic')

elif platform.system() == 'Windows':

    path = 'c:/Windows/Fonts/malgun.ttf'

    font_name = font_manager.FontProperties(fname=path).get_name()

    rc('font', family=font_name)

else:

    print('Unknown system')

#영화 데이터로 막대 그래프 출력 

movies = ["애니홀", "벤허", "카사블랑카", "간디", "웨스트 사이드"]

num_oscars = [5, 11, 3, 8, 10]

plt.bar(movies, num_oscars)

plt.ylabel("아카데미 상 숫자")

plt.title("좋아하는 영화들")

plt.show()

#엑셀 파일 읽기

import pandas as pd 

dfExcel = pd.read_excel('c:\\work\\demo.xlsx', 'Sheet1')

dfExcel

#남녀별 판매금액 합계 

var = dfExcel.groupby('성별').판매금액.sum()

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)

ax1.set_xlabel('성별')

ax1.set_ylabel('판매금액 합계')

ax1.set_title('남녀별 판매금액 합계')

var.plot(kind='bar')

#눈금과 눈금간격, 범례를 지정하기 

%matplotlib inline

fig = plt.figure(figsize=(10,6))

ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

ax.plot(randn(1000).cumsum())

ticks = ax.set_xticks([0, 250, 500, 750, 1000])

labels = ax.set_xticklabels(['하나', '둘', '셋', '넷', '다섯'], rotation=30, fontsize='large')

ax.set_title('데모 차트')

ax.set_xlabel('단계')

#groupby()메서드 사용 

from pandas import Series, DataFrame

df = DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'], 'key2':['one','two','one','two','one'], 'data1':np.random.randn(5), 'data2':np.random.randn(5)})

df

grouped = df['data1'].groupby(df['key1'])

grouped

grouped.mean()

grouped.sum()

grouped.count()

means = df['data1'].groupby( [df['key1'], df['key2']] ).mean()

means