[Python]_시각화_Matplotlib_Scatter_s,c,cmap,alpha옵션 적용

1. Scatter(산점도)

산점도는 두 변수의 관계를 나타내는 것으로 이를 통해 양의 상관관계, 음의 상관관계, 관계없음을 알 수 있다. 

 

아래 사이트에 들어가 보면 Scatter에 기본적인 내용과 예제에 대해서 볼 수 있다.

https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html?highlight=scatter#matplotlib.pyplot.scatter 

matplotlib.pyplot.scatter — Matplotlib 3.4.2 documentation

scatter 코드는 아래와 같이 많은 옵션이 있지만 아래 5가지 정도에 대해서 알아보자.

• s : 마커의 사이즈
• c: 마커의 색
• cmap: 
• marker: 마커의 모양
• alpha : 마커의 투명도 

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, 
				c=None, 
                                marker=None, 
                                cmap=None, 
                                norm=None, 
                                vmin=None, 
                                vmax=None, 
                                alpha=None, 
                                linewidths=None, 
                                *, 
                                edgecolors=None, 
                                plotnonfinite=False, 
                                data=None, **kwargs)

 

1-1. 아무 옵션이 없는 Scatter 그려보자. 

먼저 가장 기본적으로 아무 옵션이 없는 scatter부터 만들어보자. 

그러기 위해선 x, y값이 필요하니 이를 랜덤 값으로 주고 그려보자.

아래와 같이 램덤하게 값을 주었기에 어떠한 관계도 보이지 않는 것을 알 수 있고 일정한 크기와 같은 색상을 가진 산점도를 볼 수 있다.

1-2. 사이즈(s)와 색(c) 옵션을 넣어보자.

s에는 500을 c에는 빨간색인 red를 넣어보자.

그림과 같이 마커의 크기가 커지고 빨간색이 된 것을 볼 수 있다. 

여기서 colors 변수에 50까지의 순차적인 값을 넣고 , area 변수는 x와 y 곱에 1000을 곱한 값을 넣어주고 이를

각각 색(s)과 크기(c)에 넣어준다. 이것을 해보는 이유는 위의 산점도와 달리 랜덤 값으로 색과 크기를 가진 산점도를 볼 수 있기 때문이다.

 

1-3. cmap, alpha 옵션을 넣어보자.

cmap : 컬러 맵 인스턴스 또는 등록 된 컬러 맵 이름이고 cmap은 c가 float 배열인 경우에만 사용된다.

alpha : 마커의 투명도로 0~1의 값을 가진다.

여기선 'coolwarm' 컬러맵을 사용해보고  0.1, 0.5, 1.0 3개의 alpha값에 대해 보자.

한 번에 보고자 subplot를 이용했다.