matplotlib, seaborn 을 활용한 데이터 시각화(4) - 히트맵, 한글처리

fuel_econ.csv

0.56MB

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

df = pd.read_csv('../data/fuel_econ.csv')
df​

 

 

 

 

히트맵(Heat Maps)

 

산점도는 여러 데이터가 한 군데 뭉치면 보기 힘들다.

이를 해결하기 위해 밀도를 나타내는데 좋은 히트맵을 사용할 수 있다.

 

plt.hist2d(data=df, x='displ', y='comb', cmin=0.5, cmap='viridis_r',
          bins=20)
# cmin=0.5 : 데이터가 없는 부분을 색을 넣지 않는다
# cmap='viridis_r' : 데이터가 많을수록 어둡게
plt.colorbar()  
plt.title('배기량과 연비관계') 
plt.xlabel('Displacement (L)')
plt.ylabel('연비 (mpg)')

plt.savefig('차트1.png')  #저장

plt.show()

 

 

 

 

한글을 인식하지 못해서 깨져서 출력되는데,

아래 코드는 한글 처리를 가능하게 해준다.

 

import platform
from matplotlib import font_manager, rc
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

if platform.system() == 'Darwin':
    rc('font', family='AppleGothic')
elif platform.system() == 'Windows':
    path = "c:/Windows/Fonts/malgun.ttf"
    font_name = font_manager.FontProperties(fname=path).get_name()
    rc('font', family=font_name)
else:
    print('Unknown system...')