[머신러닝] 맷플롯립 (matplotlib) 사용하기

개발 환경

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OS : Mac

개발 툴 : colab 

개발 언어 : python

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머신러닝을 위해 python 언어를 공부하며 python에서 제공하는 데이터분석 관련 패키지들을 사용해보려 합니다.

 

맷플롯립(matplotlib) 패키지는 파이썬에서 과학계산용 그래프를 그리는 대표적인 패키지입니다.

 

이번 포스팅에서는 맷플롯립(matplotlib) 패키지를 import하고 scatter() 함수를 사용해보겠습니다.

 

먼저 산점도를 그릴 데이터를 준비해야합니다.

아래 데이터는 도미의 길이와 무게 데이터이며 첫번째 도미의 길이는 25.4 무게는 242.0으로 보시면 됩니다.

 

bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 
                31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 
                35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0]
bream_weight = [242.0, 290.0, 340.0, 363.0, 430.0, 450.0, 500.0, 390.0, 450.0, 500.0, 475.0, 500.0, 
                500.0, 340.0, 600.0, 600.0, 700.0, 700.0, 610.0, 650.0, 575.0, 685.0, 620.0, 680.0, 
                700.0, 725.0, 720.0, 714.0, 850.0, 1000.0, 920.0, 955.0, 925.0, 975.0, 950.0]

 

맷플롯립(matplotlib) 패키지를 import 해줍니다.

(matplotlib의 pyplot 함수를 줄여서 plt로 사용한다고 합니다.)

 

import matplotlib.pyplot as plt

 

 

 

 

scatter() 함수를 사용하여 산점도를 그립니다.

plt.scatter(bream_length, bream_weight)

 

x축과 y축을 셋팅합니다.

x축은 길이 y축은 무게입니다. 

plt.xlabel('length')
plt.ylabel('weight')

 

맷플롯립(matplotlib)을 표시합니다.

plt.show()

 

결과는 이렇게 나옵니다. 

산점도 그래프가 일직선에 가까운 선형적으로 나왔습니다.

생선의 길이가 길수록 무게가 많이 나간다고 볼 수 있습니다.

 

이번 포스팅에서 그린 산점도 그래프는 길이와 무게, 2개의 특성을 사용하여 그린 그래프 이므로 2차원 그래프입니다.

 

 

<전체소스>

 

import matplotlib.pyplot as plt

bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 
                31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 
                35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0]
bream_weight = [242.0, 290.0, 340.0, 363.0, 430.0, 450.0, 500.0, 390.0, 450.0, 500.0, 475.0, 500.0, 
                500.0, 340.0, 600.0, 600.0, 700.0, 700.0, 610.0, 650.0, 575.0, 685.0, 620.0, 680.0, 
                700.0, 725.0, 720.0, 714.0, 850.0, 1000.0, 920.0, 955.0, 925.0, 975.0, 950.0]

plt.scatter(bream_length, bream_weight)
plt.xlabel('length')
plt.ylabel('weight')
plt.show()

 

 

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cloi