matplotlib03 : 산포도 scatter(), 히스토그램 hist()

#scatter() 함수로 산포도 표시 가능

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([1.2, 2.4, 0.0, 1.4, 1.5, 0.3, 0.7])   # x좌표
y = np.array([2.4, 1.4, 1.0, 0.1, 1.7, 2.0, 0.6])   # y좌표

plt.scatter(x, y)   #산포도의 플롯
plt.grid()
plt.show()


#   matplotlib 그래프에서는 특별히 설정하지 않으면 가로축 세로축의 배율이 다르다.

 

 

 

 

#hist() 함수로 히스토그램 표시 가능
#히스토그램에서는 각 범위의 값의 빈도가 카운트된 직사각형 기둥으로 표시된다.


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data= np.array([0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 9])

plt.hist(data, bins=10)   #히스토그램 bins는 기둥의 수

plt.show()

#data의 값의 빈도를 기둥의 높이로 표시. 즉 각 수치의 빈도가 카운트 됨.

 

 

 

 

연습문제

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-3, 3)
y_1 = 1.5 * x
y_2 = -2 * x + 1

plt.xlabel('x value', size = 14)
plt.ylabel('y value', size = 14)

plt.title("My Graph")

plt.grid()

plt.plot(x, y_1, label="y1")
plt.plot(x, y_2, label="y2", linestyle="dashed")
plt.legend()

plt.show()