소개
이 튜토리얼에서는 Python Matplotlib 을 사용하여 상자 그림 (box plot) 에 사용자 정의 채우기 색상을 만드는 과정을 안내합니다. 상자 그림은 데이터 집합의 분포를 표시하는 데 사용되는 그래프 유형입니다. 상자 그림은 데이터 집합의 중앙값, 사분위수 및 이상치를 보여줍니다. 이 튜토리얼에서는 Matplotlib 의 boxplot() 함수를 사용하여 두 가지 유형의 상자 그림 (직사각형 및 노치형) 을 만들고 사용자 정의 색상으로 채웁니다.
VM 팁
VM 시작이 완료되면 왼쪽 상단을 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 액세스하십시오.
때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한 사항으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화할 수 없습니다.
학습 중에 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
필요한 라이브러리 가져오기
필요한 라이브러리를 가져오는 것으로 시작합니다. 이 예제에서는 numpy 및 matplotlib.pyplot 라이브러리를 사용합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
임의의 테스트 데이터 생성
다음으로, numpy 라이브러리를 사용하여 임의의 테스트 데이터를 생성합니다. 각기 다른 표준 편차를 가진 3 개의 데이터 집합을 생성합니다.
np.random.seed(19680801)
all_data = [np.random.normal(0, std, size=100) for std in range(1, 4)]
labels = ['x1', 'x2', 'x3']
직사각형 박스 플롯 생성
이제 Matplotlib 의 boxplot() 함수를 사용하여 직사각형 박스 플롯을 생성합니다. 상자를 색상으로 채우기 위해 patch_artist 매개변수를 True로 설정합니다.
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(9, 4))
bplot1 = ax1.boxplot(all_data,
vert=True, ## vertical box alignment
patch_artist=True, ## fill with color
labels=labels) ## x-tick labels
ax1.set_title('Rectangular Box Plot')
노치 박스 플롯 생성
이제 boxplot() 함수를 사용하여 노치 박스 플롯을 생성합니다. 노치 박스 플롯을 생성하기 위해 notch 매개변수를 True로 설정합니다.
fig, ax2 = plt.subplots(figsize=(9, 4))
bplot2 = ax2.boxplot(all_data,
notch=True, ## notch shape
vert=True, ## vertical box alignment
patch_artist=True, ## fill with color
labels=labels) ## x-tick labels
ax2.set_title('Notched Box Plot')
박스 플롯을 사용자 정의 색상으로 채우기
다음으로, 박스 플롯을 사용자 정의 색상으로 채웁니다. 색상 목록을 생성하고 루프를 사용하여 각 상자를 다른 색상으로 채웁니다.
colors = ['pink', 'lightblue', 'lightgreen']
for bplot in (bplot1, bplot2):
for patch, color in zip(bplot['boxes'], colors):
patch.set_facecolor(color)
수평 그리드 선 추가
마지막으로, yaxis.grid() 함수를 사용하여 박스 플롯에 수평 그리드 선을 추가합니다.
for ax in [ax1, ax2]:
ax.yaxis.grid(True)
ax.set_xlabel('Three Separate Samples')
ax.set_ylabel('Observed Values')
plt.show()
요약
이 튜토리얼에서는 Python Matplotlib 을 사용하여 박스 플롯에 사용자 정의 채우기 색상을 만드는 방법을 배웠습니다. 먼저 필요한 라이브러리를 가져오고, 임의의 테스트 데이터를 생성한 다음, 직사각형 및 노치 (notched) 박스 플롯을 만들었습니다. 그런 다음 박스 플롯을 사용자 정의 색상으로 채우고 수평 그리드 선을 추가했습니다. 박스 플롯은 데이터의 분포를 표시하는 데 유용한 시각화 도구이며, 사용자 정의 채우기 색상을 사용하여 시각적으로 더욱 매력적으로 만들 수 있습니다.