[Python,머신러닝] 데이터 탐색과 시각화

지리적 데이터 시각화

a.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", alpha=0.1) 산점도

 

kind	그래프 종류 'line', 'bar', 'barh', 'kde'	xticks, yticks	x, y축으로 사용할 값
alpha	투명도	xlim, ylim	X, Y축의 한계
logy	Y축에 대해 Log scaling	grid	축의 그리드를 표현할지 여부
use_index	객체의 색인을 눈금 이름으로 사용할지 여부
rot	눈금 이름 돌리기 (rotating) 0 ~ 360

functions

subplots : 각 column에 독립된 subplot 그리기
sharex, sharey : subplots=True 이면 같은 X,Y축을 공유하고 눈금과 한계를 연결
figsize : 생성될 그래프의 크기를 tuple로 지정
title : 그래프의 제목 지정
legend : subplot의 범례 지정
sort_columns : column을 알파벳 순서로 그린다.

 

#marker
#        '.'    point marker
#        ','    pixel marker
#        'o'    circle marker
#        'v'    triangle_down marker
#        '^'    triangle_up marker
#        '<'    triangle_left marker
#        '>'    triangle_right marker
#        '1'    tri_down marker
#        '2'    tri_up marker
#        '3'    tri_left marker
#        '4'    tri_right marker
#        's'    square marker
#        'p'    pentagon marker
#        '*'    star marker
#        'h'    hexagon1 marker
#        'H'    hexagon2 marker
#        '+'    plus marker
#        'x'    x marker
#        'D'    diamond marker
#        'd'    thin_diamond marker
#        '|'    vline marker
#        '_'    hline marker
#line
#        '-'     solid line style
#        '--'     dashed line style
#        '-.'     dash-dot line style
#        ':'     dotted line style
#color
#        'b'   blue
#        'g'   green
#        'r'    red
#        'c'   cyan
#        'm'   magenta
#        'y'   yellow
#        'k'   black
#        'w'   white
#        hexa코드 혹은 color이름도 사용할 수 있음

 

housing.plot(kind="scatter",x="longitude", y="latitude",alpha=0.4,
             s=housing["population"]/100, label="population", figsize=(10,7),
             c="median_house_value", cmap=plt.get_cmap("jet"), colorbar=True,
             sharex=False
             )
plt.legend()

jet : 파란색 < 빨간색으로 크기를 나타냄