[프로그래머스 스쿨 AI] Weak 3 Matplotlib 사용하기

1. Matplotlib 사용하기

1. Matplotlib 그래프 이쁘게 나오게 하는 묘듈

함수	설명	사용법
import matplotlib.pyplot as 별명	그래프 이쁘게 만드는 거	!pip install matplotlib import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(만들기)	그래프 만들 데이터 넣기 x축y축등 넣어도됨	plt.plot([1,2,3,4,5], x**2)
plt.show()	지금까지 만든 걸 보여줌	plt.show()
plt.figure(figsize = (가로,세로))	종이 사이즈 정하기 크기를 정함	plt.figure(figsize=(3,3))
plt.xlabel('이름') plt.ylabel('이름')	축의 이름을 적어준다	plt.xlabel('x축')
plt.axis([x축 최대,x축 최소,y축 최대,y축최소])	나타넬 축의 숫자를 정함	plt.axis([-5,5,0,-25])
plt.title('이름')	그래프 이름정함	plt.title('이름임')
plt.legend('이름')	짝대기 이름정함	plt.legend('파란색 짝대기임')
plt.xtick([선그을 x 번호])	눈끔선 만드는거	plt.xticks([ _ for _ in range(-5,6,1)])
그래프 이쁘게 만드는 과정 x = np.arange(20) , y= np.random.randint(0,20,20)
plt.plot(x,y)	꺽은선 그래프	plt.plot([1,2,3][1,3,4])
plt.scatter(x,y)	점 그래프	plt.scatter(x,y)
plt.boxplot((x,y))	박스 그래프 최대 최소  4분기 로 나눈걸 보여줌	plt.boxplot((x,y))
plt.bar(x,y)	바 그래프	plt.bar(x,y)
plt.hist(y, bin= np.arange(0, 20, 2))	히스토그램 비슷한걸 묶어서 등급 을 만들고 바그래프 만듬	plt.hist(y, bin = np.arange(0, 20, 2))
plt.pie(x)	원형태의 그래프	plt.pie(x)
seaborn 그래프 간지나게 만드는 과정 x = np.arange(0,22,2) , y = np.random.randint(0, 20, 20), df = pd.DataFrame({"name":["Andy","Bob","Cat"],"vote":[True,True,False]} , covid = pd.read_csv("./country_wise_latest.csv")
import seaborn as 별명	seaborn 불러오기	!pip install seaborn import seaborn as sns
sns.kedeplot(y, shade=True)	선으로 이쁘게 바뀜	sns.kedeplot(y,shade=True)
sns.countplot(데이타프레임[속성])	이쁘게 새줌	sns.countplot(df['vote']
sns.catplot(x ="속성", y="속성",data=데이타프레임)	뭔가 점찍힘 관련도를 알려준다함 잘모르겟음	sns.catplot(x="WHO Region",y="Confirmed", data=covid)
sns.stripplot(x ="속성", y="속성",data=데이타프레임) sns.swarmplot(x ="속성", y="속성",data=데이타프레임)	뭔가 점찍힘 위랑 비슷함 잘모르겟음	sns.stripplot(x="WHO Region",y="Confirmed", data=covid) sns.swarmplot(x="WHO Region",y="Confirmed", data=covid)
sns.heatmap(covid)	전체 컬럼들의 상관관계 색으로 보임	sns.heatmap(cvid.corr())

 

 

3. 평가

쓸만함 근데 잘모르겟음