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[Python] 여러개의 그룹, 변수로 히스토그램, 커널밀도곡선 그리기 (Multiple histograms)

Python 분석과 프로그래밍/Python 그래프_시각화 2018. 12. 28. 12:10

지난번 포스팅에서는 하나의 그룹, 하나의 변수에 대한 히스토그램, 커널밀도곡선을 그리는 방법을 소개하였습니다.

이번 포스팅에서는

(1) 여러개의 그룹에 대한 히스토그램, 커널밀도곡선 그리기

(2) 여러개의 변수에 대한 히스토그램, 커널밀도곡선 그리기

에 대해서 알아보겠습니다.

먼저, matlplotlib.pyplot, seaborn 패키지를 importing하고, 예제로 사용할 iris 데이터셋을 불러오겠습니다.

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

# loading 'iris' dataset

iris = sns.load_dataset('iris')

iris.shape

(150, 5)

iris.head()

	sepal_length	sepal_width	petal_length	petal_width	species
0	5.1	3.5	1.4	0.2	setosa
1	4.9	3.0	1.4	0.2	setosa
2	4.7	3.2	1.3	0.2	setosa
3	4.6	3.1	1.5	0.2	setosa
4	5.0	3.6	1.4	0.2	setosa

iris.groupby('species').size()

species
setosa        50
versicolor    50
virginica     50
dtype: int64

iris는 붓꽃인데요, 아래처럼 versicolor, setosa, virginica의 3개 종(species) 그룹별로 각 50개씩 꽃잎 길이와 넓이, 꽃받침 길이와 넓이의 4개 변수를 측정한 데이터셋입니다.

* image source: https://www.datacamp.com/community/tutorials/machine-learning-in-r

(1) 여러개 그룹의 히스토그램, 커널밀도곡선 그리기

petal_length 변수에 대해서 setosa, versicolor, virginica 종의 3개 그룹(groups)의 히스토그램과 커널밀도곡선을 그룹별로 색깔을 다르게 하여 그려보겠습니다.

# 1-1. Multiple histograms on the same axis

sns.distplot(iris[iris.species == "setosa"]["petal_length"],

color="blue", label="setosa")

sns.distplot(iris[iris.species == "versicolor"]["petal_length"],

color="red", label="versicolor")

sns.distplot(iris[iris.species == "virginica"]["petal_length"],

color="green", label="virginica")

plt.legend(title="Species")

plt.show()

만약 그룹 개수가 많아서 위에서처럼 일일이 코딩하기가 시간이 오래걸리고 반복되는 코드가 길게 늘어서는게 싫다면 아래처럼 for loop 을 사용해주면 됩니다.

그래프의 제목, X축 이름, Y축 이름, 범례 이름을 설정하는 방법도 같이 소개합니다.

# 1-2. Via for loop

grp_col_dict = {'setosa': 'blue',

'versicolor': 'red',

'virginica': 'green'}

# for loop of species group

for group in grp_col_dict:

# subset of group

subset = iris[iris['species'] == group]

# histogram and kernel density curve

sns.distplot(subset['petal_length'],

hist = True, # histogram

kde = True, # density curve

kde_kws = {'linewidth': 2},

color = grp_col_dict[group],

label = group)

# setting plot format

plt.title('Histogram & Density Plot by Groups')

plt.xlabel('Petal Length(unit:cm)')

plt.ylabel('Density')

plt.legend(prop={'size': 12}, title = 'Group')

plt.show()

(2) 여러개 변수의 히스토그램, 커널밀도곡선 그리기

이번에는 sepal_width, sepal_length, petal_width, petal_length 의 4개 변수(variable)에 대해서 히스토그램과 커널밀도곡선을 그려보겠습니다. (단, 종(species)의 구분없이 전체 사용)

for loop 을 사용하였는데요, 위의 그룹 indexing 과 이번의 변수 indexing 부분이 다르다는 점 유심히 살펴보시기 바랍니다.

# 2-1. Multiple histograms on the same axis

var_color_dict = {'sepal_length': 'blue',

'sepal_width': 'red',

'petal_length': 'yellow',

'petal_width': 'green'}

# for loop

for var in var_color_dict:

sns.distplot(iris[var],

color = var_color_dict[var],

hist_kws = {'edgecolor': 'gray'},

label = var)

plt.legend(title = 'Variables')

plt.show()

위의 (2-1) 그래프는 1개의 window에 동일한 축을 사용하여 4개 변수의 히스토그램과 밀도곡선을 그리다보니 중첩이 되면서 좀 헷갈리고 보기에 어려운 점이 있습니다.

이런 경우에 그래프를 각 변수별로 분리해서 4개의 window subplots에 하나씩 그려서 비교하는 것도 좋은 방법입니다. ax=axes[0, 0] 은 좌상, ax=axes[0, 1]은 우상, ax=axes[1, 0]은 좌하, ax=axes[1, 1]은 우하 위치의 subplot 입니다.

# 2-2. Multiple histograms at separate windows

f, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6), sharex=True)

sns.distplot(iris["sepal_length"], color="blue", ax=axes[0, 0])

sns.distplot(iris["sepal_width"], color="red", ax=axes[0, 1])

sns.distplot(iris["petal_length"], color="yellow", ax=axes[1, 0])

sns.distplot(iris["petal_width"], color="green", ax=axes[1, 1])

plt.show()

for loop을 사용해서 그리려면 아래 코드를 참고하세요.

var_color_dict = {'sepal_length': 'blue',

'sepal_width': 'red',

'petal_length': 'yellow',

'petal_width': 'green'}

i = [0, 0, 1, 1]

j = [0, 1, 0, 1]

# for loop

f, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6), sharex=True)

for var, i, j in zip(var_color_dict, i, j):

sns.distplot(iris[var],

color = var_color_dict[var],

ax = axes[i, j])

plt.show()

많은 도움이 되었기를 바랍니다.

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[Python] 하나의 변수/그룹에 대한 히스토그램 (Histogram) (0)	2018.12.27

Posted by Rfriend

[Python] 하나의 변수/그룹에 대한 히스토그램 (Histogram)

Python 분석과 프로그래밍/Python 그래프_시각화 2018. 12. 27. 23:58

탐색적 데이터 분석 단계에서 변수의 분포, 중심 경향, 퍼짐 정도, 치우침 정도 등을 한눈에 살펴볼 수 있는 시각화 종류로 히스토그램이 많이 사용됩니다.

이번 포스팅에서는 Python의 matplotlib.pyplot, seaborn, pandas를 이용해서 하나의 변수, 하나의 그룹에 대한 히스토그램(Histogram)을 그리는 방법을 소개하겠습니다.

그리고 다음번 포스팅에서는 여러개의 변수, 여러개의 그룹별 히스토그램을 그리는 방법을 다루어보겠습니다.

필요한 패키지를 import하고 데이터셋을 loading하겠습니다.

예제로 사용할 데이터는 seaborn 패키지에 들어있는 iris 데이터세입니다. setosa, versicolor, virginica 종별로 50개씩, 총 150개의 붖꽃 관측치에 대해서 꽃받침(sepal)과 꽃입(petal)의 길이와 넓이를 측정한 자료입니다. 기계학습 공부할 때 약방의 감초처럼 분류나 군집분석 예제로 사용되곤 하는 바로 그 데이터셋입니다.

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

# Data Loading

iris = sns.load_dataset('iris')

iris.shape

(150, 5)

iris.head()

	sepal_length	sepal_width	petal_length	petal_width	species
0	5.1	3.5	1.4	0.2	setosa
1	4.9	3.0	1.4	0.2	setosa
2	4.7	3.2	1.3	0.2	setosa
3	4.6	3.1	1.5	0.2	setosa
4	5.0	3.6	1.4	0.2	setosa

iris.groupby('species').size()

species
setosa        50
versicolor    50
virginica     50
dtype: int64

(1) matplotlib.pyplot 으로 히스토그램 그리기

plt.hist() 함수에 X변수의 데이터와 bin의 개수를 입력해주면 됩니다. 이렇 히스토그램을 그리면 그래프 뿐만 아니라 아래처럼 2개의 array와 <a list of Patch objects>가 같이 반환됩니다.

히스토그램을 그릴 때는 bin의 개수를 적당히(?) 설정하는 것이 매우 중요합니다. bin 개수가 너무 적으면 분포가 뭉뚱그려지며, bin 개수가 너무 많으면 이빨빠지 빗처럼 보기에 이상해집니다. 대개의 경우 bins 값을 입력하지 않은채로 default 세팅으로 해서 그래프를 그려도 제법 보기에 좋게 나오는데요, 혹시 마음에 들지 않는다면 bins=x 값을 변경해가면서 여러번 시도를 해보시기 바랍니다.

plt.hist(iris['sepal_width'], bins=10)

히스토그램만 보고 싶을 때는 아래처럼 n, bins, patches = plt.hist() 처럼 관측치 값, bin 개수, patch 객체를 n, bins, patches 에 별도로 할당해주면 됩니다.

n, bins, patches = plt.hist(iris['sepal_width'], bins=10)

n, bins, patches

(array([ 4.,  7., 22., 24., 37., 31., 10., 11.,  2.,  2.]),
 array([2.  , 2.24, 2.48, 2.72, 2.96, 3.2 , 3.44, 3.68, 3.92, 4.16, 4.4 ]),
 <a list of 10 Patch objects>)

Y축을 빈도수(frequency)가 아니라 density로 하고 싶을 때는 density=True 를 설정해주면 됩니다.

# Y axis as density

n, bins, patches = plt.hist(iris['sepal_width'], bins=10, density=True)

히스토그램의 색깔은 facecolor = 'blue' 식으로 설정해주며, alpha 는 투명도(0~1)를 조절할 때 사용합니다. alpha 가 0에 가까워질수록 투명해집니다.

# facecolor, alpha

n, bins, patches = plt.hist(iris['sepal_width'], bins=10,

density=True,

facecolor='blue',

alpha=0.5)

X축과 Y축 이름은 plt.xlabel(), plt.ylabel() 함수로 지정하며, 제목은 plt.title()를 사용하여 추가할 수 있습니다. X축과 Y축의 범위를 강제로 지정해주고 싶으면 plt.axis(X축 시작, X축 끝, Y축 시작, Y축 끝)의 순서대로 값을 입력해줍니다.

# Setting X, Y label and Title, axis

n, bins, patches = plt.hist(iris['sepal_width'],

bins=10,

density=True,

facecolor='blue',

alpha=0.5)

plt.xlabel('X bins')

plt.ylabel('Density')

plt.title('Histogram of Sepal Width')

plt.axis([1.5, 4.5, 0, 1.1])

plt.show()

(2) seaborn 패키지로 히스토그램 그리기

seaborn 패키지의 distplot() 함수로 히스토그램을 그리니 density 기준의 히스토그램에 kernel density curve가 겹쳐져서 그래프가 그려졌습니다. 디폴트 세팅으로 그렸는데 bin 개수도 적당해보이고, 분포 곡선까지 겹쳐서 그려주니 편리하고 좋네요. (density curve와 겹쳐그려야 하므로 히스토그램은 frequency가 아니라 density 기준입니다.)

sns.distplot(iris['sepal_width'])

plt.show()

물론 세부 옵션 설정을 통해서 그래프를 자유자재로 그릴 수 있습니다. 옵션 이름만 보면 무슨 기능인지 짐작할 수 있으므로 부연설명은 생략하겠습니다.

kde=True 에서 kde는 Kernel Density Estimate 를 하여 커널 밀도 함수 곡선을 그리라는 뜻입니다.

sns.distplot()에서 반환된 axis를 사용해서 seaborn histogram의 제목(title), X축 이름(X axis label), Y축 이름(Y axis label)을 설정할 수 있습니다. (ax.set_title(), ax.set_xlabel(), ax.set_ylabel())

# Kernel Density Curve with histogram

ax = sns.distplot(iris['sepal_width'],

hist=True,

kde=True,

bins=10,

color='blue',

hist_kws={'edgecolor': 'gray'},

kde_kws={'linewidth': 2})

ax.set_title('Histogram of Sepal Width')

ax.set_xlabel('Sepal Width(cm)')

ax.set_ylabel('Density')

plt.show()

Kernel Density Curve만 그리고 싶다면 sns.distplot(x, hist=False) 라고 해서 그려도 되는데요, 좀더 많은 옵션을 사용하고 싶으면 아래처럼 sns.kdeplot() 함수를 사용하면 편리합니다.

# Kernel Density Estimate Plot

sns.kdeplot(iris['sepal_width'],

shade=True,

bw=2,

label="Sepal Width")

plt.legend()

plt.show()

(3) pandas.DataFrame.hist 를 이용한 히스토그램 그리기

pandas의 DataFrame에 아래처럼 바로 hist() 함수를 사용해서 히스토그램을 그릴 수 있습니다. matplotlib.pyplot.hist() 함수를 pandas가 가져다가 히스토그램을 그려주므로 (1)번의 plt.hist() 의 결과와 동일하게 나왔습니다. (디폴트 세팅은 grid=True 여서 격자로 그리드가 쳐져 있음)

# Histogram by pandas.DataFrame.hist

iris['sepal_width'].hist(bins=10, grid=False)

plt.show()

저는 개인적으로는 seaborn 의 그래프가 제일 이뻐보이기는 한데요, 여러 책의 예제 코드로 가장 많이 눈에 띄이는 것은 matplotlib.pyplot 이네요. 간단하게 쓰기에는 pandas.DataFrame.hist 가 손이 제일 덜 가구요.

다음번 포스팅에서는 여러개의 변수/그룹에 대한 히스토그램 그리는 방법을 소개하겠습니다.

많은 도움이 되었기를 바랍니다.

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