파이썬(Python) - matplotlib ③ 상자 그림 / 줄기잎 그림

 

 

1. 상자그림 (box plot)

• 5가지의 요약 수치 값으로 표현된다.
• 최소값(0), 제1사분위수(25), 중위수(50), 제3사분위수(75), 최대값(100)
• 사분위값 : np.percentile(객체,[0,25,50,75,100])

 

1) 중앙값

: 관측값을 크기순으로 정렬한 후 가운데 위치하는 값

관측값이 홀수일때 중앙값 # 차례로 정렬 했을때 중간번째 있는 값 weight = Series([35,40,45,50,55,60,65]) statistics.median(weight)   # 내부에서 이런 식이 돌아가고 있다. weight = Series([35,40,45,50,55,60,65]) weight = weight.sort_values() weight = weight.reset_index(drop=True) weight[int(len(weight)/2)] weight[len(weight)//2]
관측값이 짝수일때 중앙값 # 차례로 정렬 했을때 중간번째 있는 두값을 더하고    2로 나눈 값 weight = Series([35,40,45,50,55,60,65,70]) statistics.median(weight)   # 내부에서 이런 식이 돌아가고 있다. weight = Series([35,40,45,50,55,60,65,70]) weight = weight.sort_values() weight = weight.reset_index(drop=True) (weight[(len(weight)//2)-1]+weight[(len(weight)//2)])/2

 

 

2) 사분위 범위(inter-quatile range, IQR)

data = Series([50,100,110,120,130,140,150,140,130,200])

np.percentile(data,[0,25,50,75,100])

일때

# 각 사분위값 변수에 저장 min = np.percentile(data,0)      # 최소값 q1 = np.percentile(data,25)      # 1사분위수 q2 = np.percentile(data,50)      # 2사분위수 q3 = np.percentile(data,75)      # 3사분위수 max = np.percentile(data,100)  # 최대값
# IQR = 3사분위수 - 1사분위수 iqr = q3-q1 iqr
# 최저한계치(lower fence) 찾는 방법 lf = q1 - 1.5 * iqr lf
# 최고한계치(upper fence) 찾는 방법 uf = q3 + 1.5 * iqr uf
# 제일 아래 수평선 :    최저한계치보다 큰 녀석들 중에 최소값 data[data > lf].min()
# 제일 위 수평선 :    최고한계치보다 작은 녀석들 중에 최대값 data[data < uf].max()
# 아래 이상치 # 최저한계치보다 작은 녀석들 data[data < lf]
# 위 이상치 # 최고한계치보다 큰 녀석들 data[data > uf]

 

 

3) 상자그림 그리기

# matplotlib를 사용한 상자그림 그리기 data = Series([50,100,110,120,130,140,150,200]) plt.boxplot(data)
# 박스 옆에 값 적어주기 (x축, y축, 적을 값) plt.boxplot(data) plt.text(1.05, min, min) plt.text(1.09, q1, q1) plt.text(1.09, q2, q2) plt.text(1.09, q3, q3) plt.text(1.05, max, max) plt.text(0.85, data[data>lf].min(), data[data>lf].min()) plt.text(0.85, data[data<uf].max(), data[data<uf].max())
# 여러개의 박스를 동시에 보고 싶을때 height = pd.read_excel("C:/data/height.xlsx") np.percentile(height['남자'],[0,25,50,75,100]) np.percentile(height['여자'],[0,25,50,75,100]) plt.boxplot([height['남자'],height['여자']],labels=['남자','여자'])
# 여러개의 박스를 동시에 보고 싶을때 (수평방향) plt.boxplot([height['남자'],height['여자']],                labels=['남자','여자'],vert=False)
# 여러그림을 한 화면에 넣을때 fig = plt.figure(figsize=(15,7))   # 한 화면의 크기 만들기 ax1 = fig.add_subplot(1,2,1)     # 1행 2열 그림중 1번째 ax2 = fig.add_subplot(1,2,2)     # 1행 2열 그림중 2번째 ax1.boxplot([height['남자'],height['여자']],                 labels=['남자','여자']) ax2.boxplot([height['남자'],height['여자']],                 labels=['남자','여자'],vert=False)
# 그림별 제목 넣기 fig = plt.figure(figsize=(15,7)) ax1 = fig.add_subplot(1,2,1) #1행 2열 그림중 1번째 ax2 = fig.add_subplot(1,2,2) #1행 2열 그림중 2번째 ax1.boxplot([height['남자'],height['여자']],labels=['남자','여자']) ax2.boxplot([height['남자'],height['여자']],labels=['남자','여자'],vert=False) ax1.set_title("신입생 성별 키 비교(수직박스)") ax2.set_title("신입생 성별 키 비교(수평박스)") plt.show()

 

---

 

2. 줄기잎 그림(stem and leaf diagram)

• 수치형 자료으 특성을 나타내고자 할때 유용하다.
• stemgraphic 라이브러리를 따로 설치해주어야 한다.

 

Anacindat Prompt (관리자권한으로 실행)

pip install -U stemgraphic

 

import stemgraphic

height = pd.read_excel("C:/data/height.xlsx")

stemgraphic.stem_graphic(height['남자'])
stemgraphic.stem_graphic(height['여자'])