[python] cmap(Color Map)과 랜덤 데이터 산점도 그리기 - Matplotlib 활용

Python을 사용하여 Matplotlib을 이용해 산점도를 그리는 과정을 나타낸다. 여기서 산점도는 무작위로 생성된 점들을 그래프 상에 나타낸다.

 

 

 

 

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랜덤 데이터의 산점도

먼저, 코드는 x, y, size라는 세 개의 리스트를 만든다. 이 리스트들은 각각 x좌표, y좌표, 점의 크기를 나타낸다.

import matplotlib.pyplot as plt
import random

x=[]
y=[]
size=[]

for i in range(100):
  x.append(random.randint(50,100))
  y.append(random.randint(50,100))
  size.append(random.randint(10,100))

plt.scatter(x, y ,s=size)
plt.show()

 

다음으로, 반복문을 통해 100번의 반복 동안 다음을 실행한다:

1. x 리스트에는 50에서 100 사이의 임의의 값을 추가한다.
2. y 리스트에도 x와 같은 방식으로 임의의 값을 추가한다.
3. size 리스트에는 10에서 100 사이의 임의의 값을 추가한다.

이렇게 하면 x, y, size 리스트에는 각각 100개의 값이 저장된다.

마지막으로, plt.scatter() 함수를 사용하여 산점도를 그린다. 이 함수는 x와 y 좌표를 받아들이고, 각 점의 크기는 size 리스트의 값에 따라 결정된다. 그리고 plt.show() 함수를 호출하여 산점도를 화면에 표시한다.

이러한 과정을 통해 50에서 100 사이의 무작위한 위치에 점을 표시하고, 각 점의 크기는 10에서 100 사이의 임의의 값으로 지정된다.

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랜덤데이터 크기에 따른 색상 표현

 

색상이 단조로워서 cmap옵션을 추가한다.

plt.scatter() 함수의 c 매개변수와 cmap 매개변수는 각각 점의 색상과 사용할 컬러맵을 지정하는 데 사용된다.

plt.scatter(x, y ,c=size, cmap='jet')
plt.colorbar()
plt.show()

 

 

 

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alpha 값을 주어 투명도 표현

겹치는 원들이 가려지는 현상을 해결하기 위해 알파값을 사용하여 투명도를 조절한다.

plt.scatter(x, y ,c=size, cmap='jet', alpha=0.5)
plt.colorbar()
plt.show()

위 코드에서 추가된 부분은 alpha=0.5이다. 이 매개변수는 점의 투명도를 나타내며, 0부터 1까지의 값을 가질 수 있다. 0에 가까울수록 투명하고, 1에 가까울수록 불투명해진다. 이렇게 함으로써 겹치는 부분도 일부 투명하게 처리되어 적당히 보이게 된다.