이제 위 파일을 읽어서 서울과 수도권의 인구증가율 추이를 아래 그림에서처럼 선그래프로 나타내 보자.
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In [1]:
import matplotlib.pyplot as plt
In [2]:
%matplotlib inline
data 디렉토리의 Seoul_pop1.csv 파일에는 1949년부터 5년 간격으로 측정된 서울시 인구수를 담은 데이터가
들어 있으며, 그 내용은 다음과 같다.
1949 1,437,670
1955 1,568,746
1960 2,445,402
1966 3,793,280
1970 5,525,262
1975 6,879,464
1980 8,350,616
1985 9,625,755
1990 10,603,250
1995 10,217,177
2000 9,853,972
2005 9,762,546
2010 9,631,482출처: 국가통계포털(kosis.kr)
연도별 서울시 인구수의 연도별 변화추이를 간단한 선그래프를 이용하여 확인하려면, 먼저 x축에 사용될 년도 목록과 y축에 사용될 인구수 목록을 구해야 한다.
먼저 이전에 배운 기술을 활용하고, 이후에 보다 쉽게 활용하는 고급기술을 활용한다.
주의: 확장자가 csv인 파일은데이터가 쉼표(콤마)로 구분되어 정리되어 있는 파일을 의미한다.
csv는 Comma-Separated Values의 줄임말이다.
따라서, csv 파일을 읽어들인 후, 각 줄을 쉼표 기준으로 분리(split)하면 이전에 공백 기분으로 데이터를 쪼개는 방식과
동일한 결과를 얻을 수 있다. 즉, split 메소드의 인자로 여기서는 쉼표를 사용하면 된다.
In [3]:
data_f = open("data/Seoul_pop1.csv")
# 년도 리스트
years = []
# 인구수 리스트
populations = []
for line in data_f:
(year, population) = line.split(',')
years.append(int(year))
populations.append(int(population))
data_f.close()
In [4]:
print(years)
In [5]:
print(populations)
In [6]:
# 그래프를 그릴 도화지 준비하기
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# x축에 년도, y축에 인구수가 있는 선 그래프 만들기
plt.plot(years, populations, color='green', marker='o', linestyle='solid')
# 제목 더하기
plt.title("Seoul Population Change")
# y축에 레이블 추가하기
plt.ylabel("10Million")
plt.show()
In [7]:
# 그래프를 그릴 도화지 준비하기
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# 막대그래프 그리기
plt.bar(years, populations)
# 제목 더하기
plt.title("Seoul Population Change")
# y축에 레이블 추가하기
plt.ylabel("10Million")
plt.show()
그런데 이렇게 하면 막대 그래프의 두께가 좀 좁아 보인다. 그리고 년도가 정확히 5년 단위로 쪼개진 것이 아니기에 막대들 사이의 간격이 불규칙해 보인다. 따라서 먼저 막대의 두께를 좀 조절해보자.
힌트: plt.bar() 함수의 세 번째 인자는 막대들의 두께를 지정한다.
In [8]:
# 그래프를 그릴 도화지 준비하기
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# 막대그래프 그리기, 막대 두께 조절
plt.bar(years, populations, 2.5)
# 제목 더하기
plt.title("Seoul Population Change")
# y축에 레이블 추가하기
plt.ylabel("10Million")
plt.show()
막대들의 간격이 완전히 규칙적으로 되지는 않았지만 이전 그래프와는 좀 다른 느낌을 준다. 이와 같이 막대들의 두께 뿐만아니라, 간격, 색상 모두 조절할 수 있지만, 여기서는 그럴 수 있다는 사실만 언급하고 넘어간다.
이제 위 데이터를 막대 그래프로 시각화할 수 있다.
In [9]:
sports = ['Archery', 'Badminton', 'Boxing', 'Jugdo', 'Taekwondo', 'Wrestling']
medals = [39, 19, 20, 43, 19, 36]
plt.bar(sports, medals)
plt.ylabel("Medals")
plt.title("Olympic Medals")
plt.show()
x축에 종목 이름 대신에 숫자를 넣을 수도 있지만 정확한 정보를 전달하지는 못한다.
In [10]:
sports = ['Archery', 'Badminton', 'Boxing', 'Jugdo', 'Taekwondo', 'Wrestling']
medals = [39, 19, 20, 43, 19, 36]
plt.bar(range(6), medals)
plt.ylabel("Medals")
plt.title("Olympic Medals")
plt.show()
따라서 x축에 6개의 막대가 필요하고 각각의 막대에 레이블 형식으로 종목 이름을 지정해야 한다.
In [11]:
sports = ['Archery', 'Badminton', 'Boxing', 'Jugdo', 'Taekwondo', 'Wrestling']
medals = [39, 19, 20, 43, 19, 36]
xs = range(6)
plt.bar(xs, medals)
plt.xticks(xs, sports)
plt.ylabel("Medals")
plt.title("Olympic Medals")
plt.show()
여전히 그래프가 좀 어색하다. 막대들이 좀 두껍다. 이럴 때는 x축에 사용되는 점들의 간격을 좀 벌리는 게 좋다.
In [12]:
sports = ['Archery', 'Badminton', 'Boxing', 'Jugdo', 'Taekwondo', 'Wrestling']
medals = [39, 19, 20, 43, 19, 36]
xs = range(0, 12, 2)
plt.bar(xs, medals)
plt.xticks(xs, sports)
plt.ylabel("Medals")
plt.title("Olympic Medals")
plt.show()
이번에는 막대 두께가 좁아 보인다. 그래서 좀 넓히는 게 좋다.
In [13]:
sports = ['Archery', 'Badminton', 'Boxing', 'Jugdo', 'Taekwondo', 'Wrestling']
medals = [39, 19, 20, 43, 19, 36]
xs = range(0, 12, 2)
plt.bar(xs, medals, 1.2)
plt.xticks(xs, sports)
plt.ylabel("Medals")
plt.title("Olympic Medals")
plt.show()
지금까지 살펴보았듯이 적합한 시각화는 경우에 따라 상당히 많은 노력을 요구하기도 한다.
여기서는 matplotlib.pyplot 라이브러리에 다양한 설정 옵션이 있다는 정도만 기억하면 좋겠다.
아래 예제는 임의로 생성된 1000개의 실수들의 분포를 보여주는 히스토그램이다.
주의:
In [14]:
import numpy as np
gaussian_numbers = np.random.randn(1000)
plt.hist(gaussian_numbers, bins=10)
plt.title("Gaussian Histogram")
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()
In [15]:
num_friends = [41, 26, 90, 50, 18, 124, 152, 88, 72, 51]
phone_time = [4.1, 3.3, 5.7, 4.2, 3.2, 6.4, 6.0, 5.1, 6.2, 3.7]
In [16]:
plt.scatter(num_friends, phone_time)
plt.show()
위 산점도를 보면 카카오톡에 등록된 친구 수가 많을 수록 스마트폰 사용시간이 증가하는 경향을 한 눈에 확인할 수 있다. 물론, 이는 주어진 (조작된) 데이터에 근거한 정보이다.
서울과 수도권의 1949년부터 2010년까지 인구증가율 데이터가 아래와 같다.
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위 도표의 데이터는 'Seoul_pop2.csv' 파일에 아래와 같이 저장되어 있다.
### 1949년부터 2010년 사이의 서울과 수도권 인구 증가율(%)
# 구간,서울,수도권
1949-1955,9.12,-5.83
1955-1960,55.88,32.22
1960-1966,55.12,32.76
1966-1970,45.66,28.76
1970-1975,24.51,22.93
1975-1980,21.38,21.69
1980-1985,15.27,18.99
1985-1990,10.15,17.53
1990-1995,-3.64,8.54
1995-2000,-3.55,5.45
2000-2005,-0.93,6.41
2005-2010,-1.34,3.71이제 위 파일을 읽어서 서울과 수도권의 인구증가율 추이를 선그래프로 나타내 보자.
In [17]:
import csv
In [18]:
with open('data/Seoul_pop2.csv') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
if len(row) == 0 or row[0][0] == '#':
continue
else:
print(row)
csv.reader 함수의 리턴값은 csv 파일의 내용을 줄 별로 리스트로 저장한 특별한 자료형이다.
여기서는 위 예제처럼 사용하는 정도만 기억하면 된다.
In [19]:
type(reader)
Out[19]:
주의: 위 코드의 5번 줄을 아래와 같이 하면 오류 발생
if row[0][0] == '#' or len(row) == 0:이유: 'A or B'의 경우 먼저 A의 참, 거짓을 먼저 판단한 후에, A참이면 참으로 처리하고 끝낸다.
그리고 A가 거짓이면 그제서야 B의 참, 거짓을 확인한다.
그래서 A의 참, 거짓을 판단하면서 오류가 발생하면 바로 멈추게 된다.
위 예제의 경우 row[0][0]이 셋째줄의 인덱스 오류가 발생하게 되서 코드 전체가 멈추게 된다.
주의:
다음 형식은
with open('Seoul_pop2.csv') as f:
코드
아래 코드에 대응한다.
f = open('Seoul_pop2.csv')
코드
f.close()
In [20]:
year_intervals = []
Seoul_pop = []
Capital_region_pop = []
with open('data/Seoul_pop2.csv') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
if len(row) == 0 or row[0][0] == '#':
continue
else:
year_intervals.append(row[0])
Seoul_pop.append(float(row[1]))
Capital_region_pop.append(float(row[2]))
In [21]:
print(year_intervals)
In [22]:
print(Seoul_pop)
In [23]:
print(Capital_region_pop)
In [24]:
# 그래프를 그릴 도화지 준비하기
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# x축에 년도, y축에 인구수가 있는 선 그래프 만들기
plt.plot(range(12), Seoul_pop, color='green', marker='o', linestyle='solid', \
label='Seoul')
plt.plot(range(12), Capital_region_pop, color='red', marker='o', linestyle='solid', \
label='Capital Region')
plt.xticks(range(12), year_intervals, rotation=45)
plt.title("Population Change")
plt.ylabel("Percentage")
plt.legend()
plt.show()