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.scatter()
사용법
plt.scatter(x축 값, y축 값, alpha(투명도) =[0~1])
-> 산점도 그래프를 그릴 수 있다.
예제 코드
import matplotlib.pyplot as plt
# 맷플롯립.파이플롯 라이브러리를 가져오고 plt로 칭하겠다.
plt.scatter([1,2,3,4], [1,2,3,4])
# x값은 [1,2,3,4], y값은 [1,2,3,4]로 산점도 그래프를 만들어줘.
plt.show()
# 그래프를 보여줘
출력 결과
예제 코드
plt.scatter(ns_book7['번호'], ns_book7['대출건수'])
# x값은 ns_book7 데이터프레임의 "번호" 컬럼의 값들
# y값은 ns_book7 데이터프레임의 "대출건수" 컬럼의 값들
# 산점도 그래프 만들어줘!
plt.show()
# 그래프를 보여줘!
출력 결과
예제 코드
plt.scatter(ns_book7['도서권수'], ns_book7['대출건수'])
# x값은 ns_book7 데이터프레임의 "도서권수" 컬럼의 값들
# y값은 ns_book7 데이터프레임의 "대출건수" 컬럼의 값들
# 산점도 그래프 만들어줘!
plt.show()
# 그래프를 보여줘!
출력 결과
예제 코드
plt.scatter(ns_book7['도서권수'], ns_book7['대출건수'], alpha=0.1)
# x값은 ns_book7 데이터프레임의 "도서권수" 컬럼의 값들
# y값은 ns_book7 데이터프레임의 "대출건수" 컬럼의 값들
# 투명도는 0.1로 하고
# 산점도 그래프 만들어줘!
plt.show()
# 그래프를 보여줘!
출력 결과
예제 코드
average_borrows = ns_book7['대출건수']/ns_book7['도서권수']
# average_borrows = ns_book7 데이터프레임의 "대출건수" 컬럼 값들 나누기 "도서권수" 컬럼 값들
plt.scatter(average_borrows, ns_book7['대출건수'], alpha=0.1)
# x값은"average_borrows" 값들
# y값은 ns_book7 데이터프레임의 "대출건수" 컬럼의 값들
# 투명도는 0.1로 하고
# 산점도 그래프 만들어줘!
plt.show()
# 그래프를 보여줘!
출력 결과
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