Top 8 파이썬 산점도 The 176 Correct Answer

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파이썬(Python)을 이용한 그래프 그리기 – 산점도 그래프 (Scatter)

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18. Matplotlib 산점도 그리기 – Matplotlib Tutorial – 파이썬으로 데이터 시각화하기

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기본 사용

색상과 크기 지정하기

투명도와 컬러맵 설정하기

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파이썬에서 Matplotlib으로 산점도(scatter plot) 그리기

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• Most searched keywords: Whether you are looking for 파이썬에서 Matplotlib으로 산점도(scatter plot) 그리기 이번 포스팅에서는 시각화 라이브러리 Matplotlib을 사용하여 파이썬에서 산점도(scatter plot)를 어떻게 그릴수 있는지 살펴보도록 하겠습니다. 산점도는 두 연속형변수의 상관관계를 나타낼 수 있는 유용한 시각화 도구입니다. 이번 포스팅에서는 시각화 라이브러리 Matplotlib을 사용하여 파이썬에서 산점도(scatter plot)를 어떻게 그릴수 있는지 살펴보도록 하겠습니다.
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[Matplotlib] 파이썬 산점도 색, 크기, 모양, 여러개 겹치기 설정법

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[Matplotlib] 파이썬 산점도 색 크기 모양 여러개 겹치기 설정법

파이썬 scatter plot 꾸미기 방법 정리

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파이썬(Python)을 이용한 산점도(scatter) 그리기

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R, Python 분석과 프로그래밍의 친구 (by R Friend) :: [Python] 산점도 그래프 (Scatter Plot) (1/4)

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[Python] 산점도 그래프 (Scatter Plot) (14)

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모두의 데이터 분석 with 파이썬: 4 scatter( ) 함수로 표현하기

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[파이썬 시각화] 산점도, 스캐터 플롯 (Scatter Plot) : 네이버 블로그

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[산점도(Scatter Plot)] 1. Matplotlib을 이용하여 산점도 그리기

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1 기본적인 산점도 그리기

2 산점도 꾸미기

3 산점도 여러 겹쳐 그리기

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18. Matplotlib 산점도 그리기

산점도 (Scatter plot)는 두 변수의 상관 관계를 직교 좌표계의 평면에 점으로 표현하는 그래프입니다.

matplotlib.pyplot 모듈의 scatter() 함수를 이용하면 산점도를 그릴 수 있습니다.

Keyword: plt.scatter(), scatter plot, 산점도

기본 사용

예제

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(0) n = 50 x = np.random.rand(n) y = np.random.rand(n) plt.scatter(x, y) plt.show()

NumPy의 random 모듈에 포함된 rand() 함수를 사용해서 [0, 1) 범위의 난수를 각각 50개씩 생성했습니다.

x, y 데이터를 순서대로 scatter() 함수에 입력하면 x, y 값에 해당하는 위치에 기본 마커가 표시됩니다.

결과는 아래와 같습니다.

Matplotlib 산점도 그리기 – 기본 사용

색상과 크기 지정하기

예제1

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(0) n = 50 x = np.random.rand(n) y = np.random.rand(n) area = (30 * np.random.rand(n))**2 colors = np.random.rand(n) plt.scatter(x, y, s=area, c=colors) plt.show()

scatter() 함수의 s, c 파라미터는 각각 마커의 크기와 색상을 지정합니다.

마커의 크기는 size**2 의 형태로 지정합니다.

예를 들어 plot() 함수에 markersize=20으로 지정하는 것과

scatter() 함수에 s=20**2으로 지정하는 것은 같은 크기의 마커를 표시하도록 합니다.

마커의 색상은 데이터의 길이와 같은 크기의 숫자 시퀀스 또는 rgb, 그리고 Hex code 색상을 입력해서 지정합니다.

마커에 임의의 크기와 색상을 지정했습니다. 결과는 아래와 같습니다.

Matplotlib 산점도 그리기 – 색상과 크기 지정하기

예제2

plot() 함수의 markersize 지정과 scatter() 함수의 s (size) 지정에 대해서는 아래의 예제를 참고하세요.

import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1], [1], ‘o’, markersize=20, c=’#FF5733′) plt.scatter([2], [1], s=20**2, c=’#33FFCE’) plt.text(0.5, 1.05, ‘plot(markersize=20)’, fontdict={‘size’: 14}) plt.text(1.6, 1.05, ‘scatter(s=20**2)’, fontdict={‘size’: 14}) plt.axis([0.4, 2.6, 0.8, 1.2]) plt.show()

plot() 함수의 markersize를 20으로, scatter() 함수의 s를 20**2으로 지정했습니다.

아래 그림과 같이 동일한 크기의 마커를 표시합니다.

Matplotlib 산점도 그리기 – 색상과 크기 지정하기 2

투명도와 컬러맵 설정하기

예제

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(0) n = 50 x = np.random.rand(n) y = np.random.rand(n) area = (30 * np.random.rand(n))**2 colors = np.random.rand(n) plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5, cmap=’Spectral’) plt.colorbar() plt.show()

alpha 파라미터는 마커의 투명도를 지정합니다. 0에서 1 사이의 값을 입력합니다.

cmap 파라미터에 컬러맵에 해당하는 문자열을 지정할 수 있습니다.

결과는 아래와 같습니다.

Matplotlib 산점도 그리기 – 투명도와 컬러맵 설정하기

파이썬에서 Matplotlib으로 산점도(scatter plot) 그리기

산점도는 두 연속형변수의 상관관계를 나타낼 수 있는 유용한 시각화 도구입니다. 이번 포스팅에서는 시각화 라이브러리 Matplotlib의 기본적인 사용법에 이어, 산점도를 그릴 수 있는 scatter함수와 함수의 다양한 옵션을 사용하여 시각화를 진행해보도록 하겠습니다.

예제 데이터 구성하기

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먼저 위와 같이 예제 데이터를 준비합니다. 예제 데이터는 우리 홈페이지를 방문한 고객의 행동 데이터를 위와 같이 가정하였습니다. 클릭수 여러 칼럼들 중 ‘구매’칼럼에서의 0은 비구매, 1은 구매를 나타냅니다.

기본적인 산점도의 시각화

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먼저 방문횟수와 클릭수간의 상관관계를 파악하기 위해 산점도를 그릴 수 있습니다. Matpotlib을 사용하여 산점도를 그릴 때의 기본 코드는 위와 같습니다. scatter 함수에 두 개의 데이터를 넘겨주면 각각 x축과 y축의 데이터로 인식합니다. 그래서 (2,15), (3,18), (5,25), (7,35)의 순서쌍이 만들어지게 되고, 해당 좌표에 마커(Marker)가 출력됩니다.

여러가지 매개변수 사용하여 산점도 그리기

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마커의 색상을 변경하고 싶다면 c 매개변수를 사용하고, 색상을 문자열(혹은 헥스코드)로 전달하면 됩니다.

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c 매개변수에 변수를 입력해서 사용할 수 있습니다. 이 때에는 위에서 사용된 c 매개변수의 용법과 다릅니다.

위와 같이 코딩했다면 x축, y축의 첫 번째, 세 번째 순서쌍이 구매칼럼의 첫 번째, 세 번째 데이터인 0에 대응되고, 두 번째, 네 번째 순서쌍이 구매칼럼의 두 번째, 네 번째 데이터인 1에 대응됩니다. 그 결과 동일한 값에 해당하는 값은 동일한 색상으로 출력됩니다. c 매개변수를 이와 같은 방법으로 사용하면, 산점도에서 상관관계를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 데이터별 카테고리도 시각적으로 확인할 수 있습니다.

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c 매개변수에 데이터의 카테고리가 지정되었다면, 마커의 색상을 변경하기 위하여 미리 정의된 색상표(colormap)를 이용하면 됩니다. 색상표는 cmap 매개변수에 입력하여 사용할 수 있습니다.

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edgecolors 매개변수는 각 마커의 테두리 색을 결정합니다.

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linewidth 매개변수는 마커의 테두리 굵기를 결정합니다.

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colormap은 색상별로 정보를 전달하기 때문에 각각의 색이 어떠한 정보에 대응하는지 시각적으로 파악할 수 있어야 합니다. plt.colorbar를 입력하면 위 결과화면처럼 colorbar(색상막대)를 추가하여 색상에 따른 정보를 파악할 수 있습니다.

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colorbar에는 위 코드처럼 레이블도 추가할 수 있습니다.

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s 매개변수는 마커의 size를 결정합니다. 입력된 값은 pixel단위가 됩니다.

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s 매개변수에는 위 예시처럼 변수를 입력할 수 있습니다. 위 예시에는 ‘체류시간’칼럼이 입력되었기 때문에 각 마커의 크기가 체류시간을 반영하여 표현됩니다.

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alpha값을 전달해서 마커의 투명도를 결정할 수 있습니다. 현재의 산점도에서는 데이터가 많지 않지만, 데이터가 굉장히 많아질 경우 마커가 대부분 겹치게 됩니다. 이 때 alpha 매개변수를 통해서 그래프의 형태를 알아보기 쉽게 만들 수 있습니다.

Iris 데이터로 산점도 그려보기

위의 내용들을 모두 종합하여, 유명한 데이터셋 Iris 데이터로 산점도를 그려볼 수 있습니다. 아래의 코드를 참고할 때에는 특히 scatter 함수의 매개변수와 그 결과에 주목하시기 바랍니다.

[Matplotlib] 파이썬 산점도 색, 크기, 모양, 여러개 겹치기 설정법

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파이썬 scatter plot 꾸미기 방법 정리

안녕하세요. 이번 시간에는 파이썬 matplotlib 라이브러리에서

두 feature 간의 상관관계를 분석할 때 용이한 산점도를 그려보고

점의 색상, 크기와 모양을 지정하는 방법과 두 개 이상의 산점도를 겹치는 방법에 대하여

다루어보도록 하겠습니다.

산점도 그리기 함수 plt.scatter 기본 사용법

우선, scatter plot을 그려보기 위하여

x와 y축 데이터 모두 -2 ~ 2 사이의 균일분포에서 추출한 데이터 x1, y1과

평균 0, 표준편차 1에서 추출한 데이터 x2, y2를 가져와보겠습니다.

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # -2 ~ 2 사이 균등분포 100개 추출 x1 = (np.random.random(100) – 0.5) * 4 y1 = (np.random.random(100) – 0.5) * 4 # 평균 0, 표준편차 1 정규분포 100개 추출 x2 = np.random.randn(100) y2 = np.random.randn(100)

이제, 산점도 함수인 plt.scatter를 이용하여 x1과 y1의 분포 관계를 살펴보겠습니다.

plt.scatter의 사용 방법은 x축 데이터, y축 데이터를 순서대로 input으로 넣어주면 됩니다.

plt.scatter(x1, y1) plt.show()

산점도를 그려봤지만 기본 속성은 뭔가 밋밋합니다. 이제 꾸미는 방법을 하나씩 살펴보겠습니다.

파이썬 산점도 색깔, 투명도 지정

색깔은 c 혹은 color 인자에 원하는 색상의 이름 혹은 약자(red 혹은 r)를 적어주시면 됩니다.

또한, alpha 속성으로 색상의 투명도를 지정할 수 있습니다.

plt.scatter(x1, y1, color = ‘red’, alpha = 0.4) # plt.scatter(x1, y1, c = ‘r’, alpha = 0.4) 처럼도 가능 plt.show()

투명한 붉은색 색상의 점들로 산점도가 그려진 모습을 확인하였습니다.

scatter plot 점 크기 조정

점 크기를 조정하는 방법은 s 인자에 원하는 값을 지정하면 되는데

고정된 숫자로 지정도 가능하고, 각 점마다 다른 크기로 그려지게 만들 수도 있습니다.

먼저, s인자를 고정된 숫자로 지정하여 점 크기를 크게 만든 예시입니다.

plt.scatter(x1, y1, color = ‘orange’, alpha = 0.4, s = 150) plt.show()

s = 150이라는 큰 값으로 지정하였더니 점의 크기가 매우 커졌습니다.

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이번에는 x축의 값을 기준으로 점마다 다른 크기로 산점도를 그려보겠습니다.

plt.scatter(x1, y1, color = ‘blue’, alpha = 0.5, s = (x1 + 2) * 100) plt.show()

x축의 값(x1)에 의하여 s인자의 값이 변하면서

오른쪽으로 갈수록 점들이 크게 그려진 모습을 볼 수 있었습니다.

산점도 마커 모양 변경

마커 모양은 marker 인자로 원하는 모양을 지정할 수 있습니다.

‘x’, ‘v’, ‘s’, ‘<', '>‘ 등 여러 모양을 지원하고 있으니 원하시는 경우에 맞춰 사용하시면 됩니다.

여기서는 ‘x’ 모양의 점을 사용하여 scatter plot을 그려보도록 하겠습니다.

plt.scatter(x1, y1, color = ‘green’, alpha = 0.7, marker = ‘x’) plt.show()

점들이 원 모양 대신 x 형태로 등장하였습니다.

파이썬 산점도 여러개 겹치기, 범례 설정

이번에는 x1, y1 사이의 분포와 x2, y2 사이의 분포를 한 그래프 내에 같이 그려보겠습니다.

산점도를 여러개 겹치는 방법은 plt.scatter를 plt.show 이전에 여러번 작성해주시면 됩니다.

또한, plt.scatter 내부의 label 인자에 원하는 범례 이름을 적고, plt.legend를 호출하시면

범례 설정도 완료할 수 있습니다.

plt.scatter(x1, y1, color = ‘purple’, alpha = 0.6, label = ‘uniform’) plt.scatter(x2, y2, color = ‘orange’, alpha = 0.7, label = ‘normal’) plt.legend() plt.show()

보라색 점들의 x1, y1 사이의 분포, 주황색 점들의 x2, y2 사이의 분포가

한 그래프 내에 잘 표현되었고, 범례도 우측 아래에 잘 설정되었음을 볼 수 있었습니다.

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