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둘째마당 데이터 시각화 기초 목차

UNIT 04 기본 그래프 그리기

  1. 'matplotlib 라이브러리'란?
  2. 기본 그래프 추가하기
  3. 그래프에 옵션 추가하기

UNIT 05 내 생일의 기온 변화를 그래프로 그리기

  1. 데이터에 질문하기
  2. 데이터 시각화하기
  3. 날짜 데이터 추출하기

UNIT 06 기온 데이터를 다양하게 시각화하기

  1. 데이터에 질문하기
  2. 히스토그램
  3. 기온 데이터를 히스토그램으로 표현하기
  4. 기온 데이터를 상자 그림으로 표현하기

UNIT 04 기본 그래프 그리기

1. 'matplotlib 라이브러리'란?

matplotlib 라이브러리는 파이썬에서 2D 형태의 그래프, 이미지 등을 그릴 때 사용하는 것으로, 실제 과학 컴퓨팅 연구 분야나 인공지능 연구 분야에서 많이 활용됨

matplotlib 라이브러리 중 pyplot 모듈 불러오기

import matplotlib.pyplot

이름이 너무 길고 복잡하므로 앞으로 라이브러리를 임포트할 때는 plt 라는 별명 사용

import matplotlib.pyplot as plt

2. 기본 그래프 그리기

plot() 함수는 직선 또는 꺾은선 형태의 그래프를 그릴 때 사용

기본 그래프 그리는 보통의 세 단계

  1. import matplotlib.pyplot as plt : 라이브러리 불러오기
  2. plt.plot([x축 데이터], [y축 데이터]) : plot() 함수에 데이터 입력하기
  3. plt.show() : 그래프 보여주기

3. 그래프에 옵션 추가하기

  • 그래프에 제목 넣기

title() 함수는 제목을 넣는 함수

plt.title('제목에 넣을 문자열')
  • 그래프에 범례 넣기

plot() 함수에 label이라는 속성의 레이블 값으로 원하는 문자열을 넣어주고, 그래프를 그리기 전에 legend() 전설 아닙니다 함수 실행시키면 레이블 값이 범례로 나타남

plt.plot([x축 데이터], [y축 데이터], label='레이블 값')
plt.legend()
  • 그래프 색상 바꾸기

color 속성 추가

r == red, g == green, b == blue, k == black, y == yellow 등등

plt.plot(~~~, color='원하는 색상')
  • 그래프 선 모양 바꾸기

plot() 함수는 기본적으로 직선으로 그래프를 그리지만 linestyle 속성에 원하는 선 모양 지정 가능

plt.plot(~~~, linestyle='-- or :')
  • 마커 모양 바꾸기
# 빨간색 원형 마커 그래프
plt.plot([데이터], 'r.')

# 초록색 삼각형 마커 그래프
plt.plot([데이터], 'g^')

UNIT 05 내 생일의 기온 변화를 그래프로 그리기

1. 데이터에 질문하기

  • 데이터 읽어오기
import csv

f = open('seoul.csv')
data = csv.reader(f)

for row in data :
    print(row)

next() 함수를 사용해 데이터의 맨 윗줄에 있는 헤더 부분을 제외시킨 후, 최고 기온 데이터만 출력

import csv

f = open('seoul.csv')
data = csv.reader(f)
next(data)

for row in data :
    print(row[-1])
  • 데이터 리스트에 저장하기
import csv
f = open('seoul.csv')
data = csv.reader(f)
next(data)
result = [] # 최고 기온 데이터를 저장할 리스트 생성

for row in data :
    if row[-1] != '' : # 최고 기온 데이터 값이 존재한다면
        result.append(float(row[-1])) # result 리스트에 최고 기온 값 추가
print(result)

2. 데이터 시각화하기

3. 날짜 데이터 추출하기

split() 문자열 함수는 사용자가 설정하는 특정 문자를 기준으로 문자열을 분리

8월 데이터만 나타내기

import csv
import matplotlib.pyplot as plt

f = open('seoul.csv')
data = csv.reader(f)
next(data)
result = []

for row in data :
    if row[-1] != '' : # 최고 기온 값이 존재한다면
        if row[0].split('-')[1] == '08' : # 8월에 해당하는 값이라면
            result.append(float(row[-1])) # result 리스트에 최고 기온 값 추가

plt.plot(result, 'hotpink') # result 리스트에 저장된 값을 hotpink 색으로 그리기
plt.show() #그래프 나타내기

이제는 매년 돌아오는 생일을 기준으로 설정

for row in data :
    if row[-1] != '' :
            if row[0].split('-')[1] == '09' and row[0].split('-')[2] == '04' : # 매년 9월 4일의 최고 기온의 데이터 추출
                result.append(float(row[-1]))

9월 4일 내 생일

조금 더 자세히 살펴보기 위해 1983년 이후 데이터만 추출
또한, 최고 기온뿐만 아니라 최저 기온 데이터도 함께 나타내기

import csv
import matplotlib.pyplot as plt

f = open('seoul.csv')
data = csv.reader(f)
next(data)
high = [] # 최고 기온 값을 저장할 리스트 high 생성
low = [] # 최저 기온 값을 저장할 리스트 low 생성

for row in data :
    if row[-1] != '' and row[-2] != '' : # 최고 기온 값과 최저 기온 값이 존재한다면
        if 1983 <= int(row[0].split('-')[0]) : # 1983년 이후 데이터라면
            if row[0].split('-')[1] == '09' and row[0].split('-')[2] == '04' : # 9월 4일이라면
                high.append(float(row[-1])) # 최고 기온 값을 high 리스트에 저장
                low.append(float(row[-2])) # 최저 기온 값을 low 리스트에 저장

plt.plot(high, 'hotpink') # high 리스트에 저장된 값을 hotpink 색으로 그리기 
plt.plot(low, 'skyblue') # low 리스트에 저장된 값을 skyblue 색으로 그리기
plt.show() # 그래프 나타내기

추가적으로

  1. Unit 04에서 배웠던 title()함수를 사용하여 제목 넣기
  2. 한글 폰트 설정 코드 작성
  3. 마이너스 기호 깨짐 방지

내 생일의 기온 변화를 그래프로 그리기

import csv
import matplotlib.pyplot as plt

f = open('seoul.csv')
data = csv.reader(f)
next(data)
high = [] # 최고 기온 값을 저장할 리스트 high 생성
low = [] # 최저 기온 값을 저장할 리스트 low 생성

for row in data :
    if row[-1] != '' and row[-2] != '' :
        date = row[0].split('-') # 날짜 값을 – 문자를 기준으로 구분하여 저장
        if 1983 <= int(date[0]) :
            if date[1] == '09' and date[2] == '04' :
                high.append(float(row[-1]))
                low.append(float(row[-2]))

plt.rc('font', family = 'Malgun Gothic') # 맑은 고딕을 기본 글꼴로 설정                
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 마이너스 기호 깨짐 방지
plt.title('내 생일의 기온 변화 그래프') # 제목 설정
plt.plot(high, 'hotpink', label = 'high') # high 리스트에 저장된 값을 hotpink 색으로 그리고 레이블을 표시
plt.plot(low, 'skyblue', label = 'low') # low 리스트에 저장된 값을 skyblue 색으로 그리고 레이블을 표시
plt.legend() # 범례 표시
plt.show() # 그래프 나타내기

UNIT 06 기온 데이터를 다양하게 시각화하기

1. 데이터에 질문하기

2. 히스토그램

  • hist() 함수

히스토그램은 자료의 분포 상태를 직사각형 모양의 막대 그래프로 나타낸 것으로, 데이터의 빈도에 따라 높이가 결정 hist() 함수를 사용하여 데이터로 히스토그램을 그릴 수 있음

참고) plot() 함수는 꺾은선 그래프

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist([1,1,2,3,4,5,6,6,7,8,10])
plt.show()

3. 기온 데이터를 히스토그램으로 표현하기

1907년부터 2018년까지 수집된 서울의 기온 데이터를 히스토그램으로 표현

import csv
import matplotlib.pyplot as plt

f = open('seoul.csv')
data = csv.reader(f)
next(data)
result = []

for row in data :
    if row[-1] != '' :
        result.append(float(row[-1]))

plt.hist(result, bins = 100, color = 'r') # 히스토그램으로 나타내기!
plt.show()

1월과 8월의 데이터를 히스토그램으로 시각화하기

import csv
import matplotlib.pyplot as plt

f = open('seoul.csv')
data = csv.reader(f)
next(data)

aug = [] # 8월의 최고 기온 값을 저장할 aug 리스트 생성
jan = [] # 1월의 최고 기온 값을 저장할 jan 리스트 생성

for row in data :
    month = row[0].split('-')[1] # '-'로 구분된 값 중 2번째 값을 month에 저장
    if row[-1] != '' :
        if month == '08': # 8월달이라면
            aug.append(float(row[-1])) # aug 리스트에 최고 기온 값 추가
        if month == '01': # 1월달이라면
            jan.append(float(row[-1])) # jan 리스트에 최고 기온 값 추가

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(aug, bins = 100, color = 'r', label = 'Aug')
plt.hist(jan, bins = 100, color = 'b', label = 'Jan')
plt.legend()
plt.show()

4. 기온 데이터를 상자 그림으로 표현하기

상자 그림(boxplot)은 자료의 최댓값, 최솟값, 상위 1/4, 2/4(중앙), 3/4에 위치한 값을 보여주는 그래프 boxplot() 함수를 사용하여 데이터로 상자 그림을 그릴 수 있음 randint() 함수를 사용하여 임의의 데이터를 만들 수 있음

import matplotlib.pyplot as plt
import random

result = []
for i in range(13) :
    result.append(random.randint(1,1000))
print(sorted(result))

plt.boxplot(result)
plt.show()

1월과 8월의 데이터를 상자 그림으로 시각화하기

히스토그램을 그릴 때 작성했던 코드에서 그래프의 종류를 의미하는 코드만 수정하면 된다

import csv
import matplotlib.pyplot as plt

f = open('seoul.csv')
data = csv.reader(f)
next(data)
aug = []
jan = []

for row in data :
    month = row[0].split('-')[1]
    if row[-1] != '' :
        if month == '08':
            aug.append(float(row[-1]))
        if month == '01':
            jan.append(float(row[-1]))

plt.boxplot([aug,jan]) # 상자 그림으로 나타내기!
plt.show()

둘째마당 끝!

이미지 넣고 싶은데 왜 안 넣어지지 ㅠ 조만간 넣겠읍니다...