matplotlib, seaborn 을 활용한 데이터 시각화(2) - hist, subplot

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

%matplotlib inline​

 

 

histogram

 

구간(bin)을 설정하여, 해당 구간에 포함괴는 데이터가 몇개인지 세는 차트를 히스토그램이라고 한다.

히스토그램은 똑같은 데이터를 가지고 bin을 어떻게 잡느냐에 따라 차트 모양이 달라져서 해석을 다르게 할 수도 있다.

matplotlib.pyplot에 있는 hist() 로 히스토그램을 만들어보자.

pokemon.csv

0.04MB

df = pd.read_csv('../data/pokemon.csv')
df

plt.hist(data= df, x= 'speed')
plt.show()

# bin의 범위값을 지정하는 경우
my_bins = np.arange(df['speed'].min(), df['speed'].max(), 3)

plt.hist(data= df,
         x= 'speed',
         rwidth= 0.8,   # 막대간 간격 
         bins= my_bins)
plt.show()

 

 

 

subplot

 

subplot() 함수는 여러 개의 plot을 하나의 그림에 나타내도록 한다.

plt.subplot(1, 2, 1) # (1행,2열) 중에 첫번째
plt.subplot(1, 2, 2) # (1행,2열) 중에 두번째
plt.show()

plt.figure(figsize= (12, 5)) # 가로,세로의 비율

plt.subplot(1, 2, 1)

plt.title('speed hist. bins10')
plt.xlabel('Speed')
plt.ylabel('# of Characters')
plt.hist(data= df, x= 'speed', rwidth= 0.8)

plt.subplot(1, 2, 2)

plt.title('speed hist. bins30')
plt.xlabel('Speed')
plt.ylabel('# of Characters')
plt.hist(data= df, x= 'speed', rwidth= 0.8, bins= 30)

plt.show()