[Python] matplotlib module - hist( ), boxplot( ), heatmap / Seaborn module

import matplotlib.pyplot as plt

 

plt.hist( [list] , range = [ x axis range], bins = 10(default) , label = 'str' )

plt.legend( )

 - np.historam ([list]) 는 array로만 return

plt.boxplot( [data] )

 - notch : median 값의 1sigma 신뢰구간 표현

 - sym = outlier 모양 , ' ' 하면 no outlier

 - vert = 0 : horizontal box, default = 1(vertical box )

 - plt.boxplot([ data, data2 ...]) 도 가능

plt.figure( )

plt.subplot( )

plt.clf( )

 : 마지막 figure 삭제

plt.cla( )

 : 마지막 접근한 figure의 마지막 subplot 삭제

 

plt.imshow( [ list ] ) 좌상단 (0,0)  , plt.pcolor( [ list ] ) 좌하단 (0,0) - x,y 좌표축과 동일

 - 빈도수가 작으면 어두운 색, 빈도수가 크면 밝은 색

plt.colorbar()

import seaborn as sns

sns.jointplot( x, y, data)

 - scatter plot, histogram 동시 확인 가능

sns.FacetGrid(data, hue = 'column')

*.map(plt.scatter, 'column', 'column)

 - hue를 기준으로 grouping해서 map method의 column별로 scatter plot

sns.boxplot( )

 - x 기준으로 boxplot 그려주고, hue 기준으로 legend 생성(따로 만들 필요없음)

sns.distplot( )

 - kde = False : histogram만 plot

sns.violinplot( )

 - hue는 legend 자동 생성

sns.stripplot()

 - plt.scatterplot()이랑 유사, boxplot(0 + violinplot()

sns.pairplot( )