소개
이 튜토리얼에서는 Python Matplotlib 을 사용하여 마커 색상과 크기가 다양한 산점도를 만드는 방법을 배웁니다.
VM 팁
VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단 모서리를 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 접속하십시오.
때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초가 걸릴 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한으로 인해 작업의 유효성 검사를 자동화할 수 없습니다.
학습 중에 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
필요한 라이브러리 임포트
Matplotlib 과 Numpy 와 같은 필요한 라이브러리를 먼저 임포트합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
데이터 로드
mpl-data/sample_data 디렉토리에서 date, open, high, low, close, volume, adj_close 필드를 가진 yahoo csv 데이터로부터 numpy record array 를 로드합니다. record array 는 date 열에서 날짜를 'D' 단위의 np.datetime64 로 저장합니다.
import matplotlib.cbook as cbook
price_data = cbook.get_sample_data('goog.npz')['price_data'].view(np.recarray)
price_data = price_data[-250:] ## get the most recent 250 trading days
산점도 값 계산
산점도를 위해 delta1, volume, close 값을 계산합니다.
delta1 = np.diff(price_data.adj_close) / price_data.adj_close[:-1]
## Marker size in units of points^2
volume = (15 * price_data.volume[:-2] / price_data.volume[0])**2
close = 0.003 * price_data.close[:-2] / 0.003 * price_data.open[:-2]
산점도 생성
계산된 값을 사용하여 다양한 마커 색상과 크기를 가진 산점도를 생성합니다.
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(delta1[:-1], delta1[1:], c=close, s=volume, alpha=0.5)
ax.set_xlabel(r'$\Delta_i$', fontsize=15)
ax.set_ylabel(r'$\Delta_{i+1}$', fontsize=15)
ax.set_title('Volume and percent change')
ax.grid(True)
fig.tight_layout()
plt.show()
요약
Python Matplotlib 을 사용하여 다양한 마커 색상과 크기를 가진 산점도를 생성하는 방법을 배웠습니다. 필요한 라이브러리를 가져오는 것으로 시작하여, 데이터를 로드하고, 산점도 값을 계산한 다음, 산점도를 생성했습니다.