본문 바로가기
Python/seaborn & matplotlib

한번에 4개 그래프 그리기

by Mr.DonyStark 2024. 2. 6.

 

□ 순서

  ○ 데이터 불러오기 및 셋 구축

  ○ 틀 생성 plt.figure()

  ○ 데이터 시각화 배치  

#데이터셋 필드의 값이 I 인것으로 설정
dataset_1 = anscombe[anscombe['dataset'] == 'I']
dataset_2 = anscombe[anscombe['dataset'] == 'II']
dataset_3 = anscombe[anscombe['dataset'] == 'III']
dataset_4 = anscombe[anscombe['dataset'] == 'IV']

#기본틀 생성
fig = plt.figure()
fig.suptitle('Visual Data')  #그림판 대제목
fig.set_tight_layout('True')   #그래프와 소제목 겹치지않도록 간격 생성
#2*2위치에 N번째 배치 .add_subplot(행N,열N,순서)
visual_1 = fig.add_subplot(2,2,1) #11시 방향에 배치
visual_2 = fig.add_subplot(2,2,2) #1시 방향에 배치
visual_3 = fig.add_subplot(2,2,3) #7시 방향에 배치
visual_4 = fig.add_subplot(2,2,4) #5시 방향에 배치
#dataset별 x, y열 추출 및 마크 모양 원형 표시
visual_1.plot(dataset_1['x'],dataset_1['y'],'o')
visual_1.set_title('dataset_1') #그래프별 소제목
visual_2.plot(dataset_2['x'],dataset_2['y'],'o')
visual_2.set_title('dataset_2') #그래프별 소제목
visual_3.plot(dataset_3['x'],dataset_3['y'],'o')
visual_3.set_title('dataset_3') #그래프별 소제목
visual_4.plot(dataset_4['x'],dataset_4['y'],'o')
visual_4.set_title('dataset_4') #그래프별 소제목
plt.show()

'Python > seaborn & matplotlib' 카테고리의 다른 글

Seaborn 활용 데이터 시각화  (0) 2024.02.06
다변량 그래프  (1) 2024.02.06
이산변수 / 박스 그래프 그리기  (0) 2024.02.06
일변량 / 이변량 시각화  (0) 2024.02.06
파이플롯(pyplot) 시각화  (0) 2024.02.06