[matplotlib] 산점도 그래프

15. 산점도 그래프

두 변수의 상관관계

In [7]:

 

 

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib

matplotlib.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic' 

matplotlib.rcParams['font.size'] = 15 #글자크기

matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #한글폰트 사용시 마이너스 글자 깨짐 해결

 

In [8]:

 

 

import pandas as pd 

df= pd.read_excel('../Pandas/score.xlsx')

df

Out[8]:

지원번호이름학교키국어영어수학과학사회SW특기01234567

1번	채치수	북산고	197	90	85	100	95	85	Python
2번	정대만	북산고	184	40	35	50	55	25	Java
3번	송태섭	북산고	168	80	75	70	80	75	Javascript
4번	서태웅	북산고	187	40	60	70	75	80	NaN
5번	강백호	북산고	188	15	20	10	35	10	NaN
6번	변덕규	능남고	202	80	100	95	85	80	C
7번	황태산	능남고	188	55	65	45	40	35	PYTHON
8번	윤대협	능남고	190	100	85	90	95	95	C#

In [9]:

 

 

 

df['학년'] = [3,3,2,1,1,3,2,2]

df

Out[9]:

지원번호이름학교키국어영어수학과학사회SW특기학년01234567

1번	채치수	북산고	197	90	85	100	95	85	Python	3
2번	정대만	북산고	184	40	35	50	55	25	Java	3
3번	송태섭	북산고	168	80	75	70	80	75	Javascript	2
4번	서태웅	북산고	187	40	60	70	75	80	NaN	1
5번	강백호	북산고	188	15	20	10	35	10	NaN	1
6번	변덕규	능남고	202	80	100	95	85	80	C	3
7번	황태산	능남고	188	55	65	45	40	35	PYTHON	2
8번	윤대협	능남고	190	100	85	90	95	95	C#	2

In [10]:

 

 

plt.scatter(df['영어'],df['수학'])

plt.xlabel('영어 점수')

plt.ylabel('수학 점수')

Out[10]:

Text(0, 0.5, '수학 점수')

In [12]:

 

 

import numpy as np

sizes= np.random.rand(8) *1000

sizes

Out[12]:

array([455.28254021, 235.57171405, 407.02327708, 928.37713086,
       350.36283883, 983.61286769, 643.49907203, 584.2168489 ])

In [15]:

 

 

plt.scatter(df['영어'],df['수학'], s=sizes)

plt.xlabel('영어 점수')

plt.ylabel('수학 점수')

Out[15]:

Text(0, 0.5, '수학 점수')

In [16]:

 

 

sizes = df['학년'] *500 

plt.scatter(df['영어'],df['수학'], s=sizes)

plt.xlabel('영어 점수')

plt.ylabel('수학 점수')

Out[16]:

Text(0, 0.5, '수학 점수')

In [20]:

 

 

 

sizes = df['학년'] *500 

plt.scatter(df['영어'], df['수학'], s=sizes, c = df['학년'], cmap = 'viridis', alpha= 0.3) # viridis는 학년 별로 나뉘어서 구별 후 적어줌, alpha = opacity

plt.xlabel('영어 점수')

plt.ylabel('수학 점수')

Out[20]:

Text(0, 0.5, '수학 점수')

In [29]:

 

 

 

plt.figure(figsize=(5,5))

plt.scatter(df['영어'], df['수학'], s=sizes, c = df['학년'], cmap = 'viridis', alpha= 0.3) # viridis는 학년 별로 나뉘어서 구별 후 적어줌, alpha = opacity

plt.xlabel('영어 점수')

plt.ylabel('수학 점수')

plt.colorbar(ticks = [1,2,3], label = '학년', shrink = 0.5, orientation='horizontal')

Out[29]:

<matplotlib.colorbar.Colorbar at 0x7feef5456c70>