[Matplotlib] 산점도 그래프(Scatter plot) 그리기

# csv 파일

iris.csv

0.00MB

 

 

산점도 그래프를 그리기 위해 사용할 데이터는 iris 데이터다. iris 데이터는 꽃잎의 각 부분의 너비와 길이 등을 측청한 데이터이며 150개의 레코드로 구성되어 있다.

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1. 데이터 가져오기

 

대상 데이터를 가져오기 위해 pandas 라이브러리를, 산점도 그래프를 그리기 위해 matplotlib 라이브러리를  import한다.

데이터 파일을 읽기 위해 pd.read.csv 함수를 사용하고 대상 컬럼은 1번 컬럼(Sepal.Length) 와 3번 컬럼(Petal.Length)으로 한다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 파일 가져오기
iris = pd.read_csv("ch9_data/iris.csv")
iris

# 대상 컬럼 객체 생성
SL = iris['Sepal.Length']
PL = iris['Petal.Length']

 

 

2. 산점도 그리기와 함수 설명

 

2-1) figure

그래프 창 크기 조절을 위해 figure 함수를 사용하여 가로 8인치, 세로 6인치로 설정한다. 

plt.figure(figsize=(8,6))

 

2-2) xlabel, ylabel

x축과 y축 레이블에 문자열을 설정할 수 있는 함수다.  1번 컬럼(Sepal.Length) 와 3번 컬럼(Petal.Length)을 각각 x, y축에 넣을 예정이니 레이블 내용을 'Sepal.Length', 'Petal.Length' 문자열을 넣었으며 글자 크기를 지정할 수 있는 fonsize 함수를 사용해 10으로 설정했다. 

plt.xlabel('Sepal.Length', fontsize = 10)
plt.ylabel('Petal.Length', fontsize = 10)

 

2-3) title

그래프에 제목을 넣을 수 있는 title 함수다. xlabel, ylabel을 사용했던거처럼 문자열을 넣고 글자크기를 설정할 수 있다.

plt.title('Scatter Plot of Sepal.Lenght & Petal.Length', fontsize = 12)

 

2-4) scatter

본격적으로 산점도 그래프를 그릴 수 있는 함수인 scatter 함수다. 이 함수 안에 옵션이 다양하게 있으며 일부 사용했던 것들만 정리했다. SL 과 PL은 이전에 대상 컬럼들을 넣은 객체다. plt.scatter 함수 형식은 plt.scatter(x, y) 이며 x 데이터는 1번 컬럼, y 데이터는 3번 컬럼을 넣었다.

plt.scatter(SL, PL, c = SL, alpha = 0.35, s = 50, marker = '+', cmap = 'spring')

 

[1] alpah : 숫자값을 넣으면 산점도 색상의 투명도를 지정할 수 있다. 

 

[2] s : 마커(점) 크기를 조정하는 방법이다.

 

[3] marker : 마커 모양을 변경할 수 있으며 'x', 'v', 's', '+', '*' 등 여러 모양을 지원하고 있다.

 

[4] cmap : 컬러맵을 설정할 수 있다. 컬러맵 종류는 다양하며 대표적으로 계절을 뜻하는 영어를 문자열로 넣으면 설정된 색상들을 자동으로 채워준다.

 

# 컬러맵 색상 더 보기 : https://wikidocs.net/141538

25. Matplotlib 컬러맵 설정하기

 

2-5) colorbar

사용된 색상의 컬러들을 수치화 하여 바 형식으로 나타내줄 수 있는 함수다. 문자열을 넣고 싶으면 plt.colorbar() 안에 label = '문자열'을 입력해주면 나타난다.

plt.colorbar(label = 'SL')

 

 

3. 결과

plt.figure(figsize=(8,6))
plt.xlabel('Sepal.Length', fontsize = 10)
plt.ylabel('Petal.Length', fontsize = 10)
plt.title('Scatter Plot of Sepal.Lenght & Petal.Length', fontsize = 12)
plt.scatter(SL, PL, c = SL, alpha = 0.35, s = 50, marker = '+', cmap = 'spring')
plt.colorbar(label = 'SL')

 

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4. 컬럼을 대상으로 색상 적용 후 산점도 그래프 그리기

 

5번 컬럼(Species)는 꽃의 종류를 나타내는 문자열 데이터가 들어있다. 문자열 데이터 컬럼을 색상으로 지정하기 위해서는 범주형 데이터를 분류해야 한다.

 

 

4-1) 범주형 데이터 분류

5번 컬럼(Species)에 들어가져 있는 setosa, versicolor, virginica 문자열 데이터를 0, 1, 2 로 분류를 해야 하는데 이때 replace를 사용하면 쉽게 분류를 할 수 있다.

# 5번 컬럼 대상 객체 생성
Spec = iris['Species']

# 각각 0, 1, 2로 분류
Spec.color = Spec.replace({'setosa' : 0, 'versicolor' : 1, 'virginica' : 2})

 

 

4-2) 데이터 시각화

이전 내용과 동일하게 matplotlilb 라이브러리 import를 해주고 이전에 사용한 코드에 옵션만 몇개 변경을 해준 뒤 옵션 c 에 분류한 데이터를 객체에 담은 Spec.color를 넣어주면 된다. 옵션 c 는 마커의 색상을 지정해주는 파라미터다.

plt.figure(figsize=(8,6))
plt.scatter(SL, PL, c = Spec.color, alpha = 0.2, s = 75, marker = 'o', cmap = 'winter')
plt.title('Scatter Plot of Sepal.Lenght & Petal.Length with Species(color)',
          fontsize = 12)
plt.xlabel('Sepal.Length', fontsize = 10)
plt.ylabel('Petal.Length', fontsize = 10)
plt.colorbar(label = 'Species')

 

 

5. 결과