[Matplotlib] 데이터 경향 표시

1. 데이터 경향 표시

- 산점도를 이용하여 데이터 경향을 표시.

 

 

1) 사용 데이터

- 서울시 CCTV 데이터와 인구 데이터를 합친 data_result를 이용

 

2) 산점도 그리기

- 인구수가 늘어날 수록 cctv가 많아지는 듯해 보이긴 함

plt.figure(figsize=(10,10))
plt.scatter(data_result["인구수"], data_result["소계"], s=50)
plt.xlabel("인구수")
plt.ylabel("CCTV")
plt.grid()
plt.show()

 

3) numpy를 이용한 1차 직선 만들기

import numpy as np

 

① np.polyfit(x, y, n)

- 직선을 구성하기 위한 계수를 계산

- 직선의 구성요소인 y절편과 기울기를 알려줌 (y=ax+b)

- 데이터 x, y를 입력해주고 다항식의 차수(n)를 지정

fp1 = np.polyfit(data_result["인구수"], data_result["소계"], 1)

---------------------------------------
array([1.11155868e-03, 1.06515745e+03])

 

② np.poly1d( )

- polyfit으로 찾은 계수로 파이썬에서 사용할 수 있는 함수로만들어주는기능

f1 = np.poly1d(fp1)

----------------------------------------
poly1d([1.11155868e-03, 1.06515745e+03])

 

cf. 인구가 40만인 구에서 서울시 전체 경향에 맞는 적당한 CCTV 수?

f1(400000)

------------------
1509.7809252413338

 

 ③ np.linspace(a, b, n)

- a부터 b까지 n개의 등간격 데이터 생성

fx = np.linspace(100000, 700000, 100)

plt.figure(figsize=(14,10))
plt.scatter(data_result["인구수"], data_result["소계"], s=50)
plt.plot(fx, f1(fx), ls="dashed", lw=3, color="g")
plt.xlabel("인구수")
plt.ylabel("CCTV")
plt.grid(True)
plt.show()

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2. 강조할 데이터 시각화

- 경향을 벗어나는 데이터를 찾아서 강조.

 

1) 경향(trend)과의 오차 생성

- 경향은 f1함수에 해당 인구를 입력

- 오차 = 실제 CCTV 보유 수 - 경향

data_result["오차"] = data_result["소계"] - f1(data_result["인구수"])

 

2) 오차 정렬

- 경향 대비 CCTV를 많이 가진 구

df_sort_f = data_result.sort_values(by="오차", ascending=False)

 

- 경향 대비 CCTV를 적게 가진 구

df_sort_t = data_result.sort_values(by="오차", ascending=True)

 

3) 데이터 시각화

- colormap 을 사용자 정의(user define)로 세팅

- for 구문을 이용하여 상위 5개, 하위 5개 데이터의 이름 표기

from matplotlib.colors import ListedColormap
color_step = ["#e74c3c","#2ecc71","#95a9a6","#2ecc71","#3498db","#3489db"]
my_cmap = ListedColormap(color_step)

plt.figure(figsize=(14,10))
plt.scatter(data_result["인구수"], data_result["소계"], s=50, c=data_result["오차"], cmap=my_cmap)
plt.plot(fx, f1(fx), ls="dashed", lw=3, color="g")

for n in range(5):
# 상위 5개
    plt.text(
        df_sort_f["인구수"][n]*1.02,             #x좌표
        df_sort_f["소계"][n]*0.98,              #y좌표
        df_sort_f.index[n],                 #title
        fontsize=15,
    )


# 하위 5개
    plt.text(
        df_sort_t["인구수"][n]*1.02, 
        df_sort_t["소계"][n]*0.98,
        df_sort_t.index[n],
        fontsize = 15         
    )

plt.xlabel("인구수")
plt.ylabel("CCTV")
plt.colorbar()
plt.grid(True)
plt.show()

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3. 참고할만한 사이트

Matplotlib Tutorial - 파이썬으로 데이터 시각화하기

Plot types — Matplotlib 3.5.2 documentation