5. 데이터 시각화하기

5-1. 맷플롯립 기본 요소 알아보기

print(plt.rcParams['figure.figsize']) ## 딕셔너리처럼 파라미터를 저장

plt.figure(figsize=(9, 6))
plt.scatter(ns_book7['도서권수'], ns_book7['대출건수'], alpha=0.1)
plt.show()
## 혹시나 지정한 대로 그래프가 그려지지 않을 경우,
## DPI 설정을 확인해보자 1인치를 몇 픽셀로 할 것인지에 대한 정의가 모니터 마다 다름.
print(plt.rcParams['figure.dpi'])
>>> 
plt.figure(figsize=(099/72, 600/72))
plt.scatter(ns_book7['도서권수'], ns_book7['대출건수'], alpha=0.1)
plt.show()

## dpi 매개변수 
plt.figure(dip=144)
plt.scatter(ns_book7['도서권수'], ns_book7['대출건수'], alpha=0.1)
plt.show()

rcParams 객체

plt.rcParams['figure.dpi'] = 100
plt.rcParams['scatter.marker'] = '*' -> 동그라미를 *로
plt.scatter(ns_book7['도서권수'], ns_book7['대출건수'], alpha=0.1)  
plt.show()

맷플롯립 그래프 구성

subplots()

fig, axs = plt.subplots(2, figsize=(6, 8))

axs[0].scatter(ns_book7['도서권수'], ns_book7['대출권수']. alpha=0.1)
axs[0].set_title('scatter plot')

axs[1].scatter(ns_book7['대출권수'], bins=100)
axs[1].set_title('histogram')
axs[1].set_yscale('log')

fig.show()