Matplotlib

• Python 시각화의 기본 (https://matplotlib.org)

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

• Figure 객체: 그림을 그리기 위한 (빈) 객체

fig = plt.figure()
fig = plt.figure(figsize = (5,5), layout = 'constrained')

• Figure는 빈 객체일 뿐, 최소 하나이상의 subplot을 생성해야함
• 한번에 하나씩 subplot을 생성하는 법(add_subplot)

ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)

# 출력 (빈 객체)
fig

• 여전히 ax1 - ax3은 빈 객체. 이제 그림을 그려보자.

# 1변량 trend
ax1.plot(np.random.standard_normal(50).cumsum(), color="black", linestyle="dashed")

# Histogram
ax2.hist(np.random.standard_normal(100), bins=20, color="black", alpha=0.3)

# Satter Plot (산점도)
ax3.scatter(np.arange(30), np.arange(30) + 3 * np.random.standard_normal(30))

# 출력
fig

• 한번에 그리는 방법 (subplots)

fig, axes = plt.subplots(2, 2)
axes[0,0].plot(np.random.standard_normal(50).cumsum(), 
               color="black", 
               linestyle="dashed")

axes[0,1].hist(np.random.standard_normal(100), 
               bins=20, 
               color="black", 
               alpha=0.3)
               
axes[1,0].scatter(np.arange(30), 
                  np.arange(30) + 3 * np.random.standard_normal(30))

axes

• matplotlib.pyplot.subplots 주요 옵션

그림의 종류

• Association
• Distribution
• Gridded
• 3-dimensional: Avoid!

M.1. 관계의 표현: $y = f(x)$