Python 그리기 차트의 원본 예 및 사례 연구

Python 차트 작성의 원본 예 및 사례 연구

소개:
Python은 강력한 데이터 처리 및 시각화 기능을 갖춘 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 차트는 데이터 분석, 과학 연구, 비즈니스 의사 결정과 같은 분야에서 가장 일반적인 시각화 도구 중 하나입니다. 이번 글에서는 구체적인 예시와 사례분석을 통해 Python을 활용하여 차트를 그리는 방법을 소개하고, 자세한 코드 예시를 첨부하겠습니다.

1. 꺾은선형 차트 예시
꺾은선형 차트는 일반적으로 사용되는 시각적 표현으로, 시간에 따른 데이터 변화 추세나 기타 변수를 표시하는 데 적합합니다.

예 1:
지난 해에 회사의 매출이 기록되었고 시간 경과에 따른 매출 변화를 표시하기 위해 꺾은선형 차트를 사용한다고 가정합니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 销售额数据
sales = [100, 150, 120, 180, 200, 250, 300, 280, 350, 400, 380, 450]

# 月份数据
months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']

# 绘制折线图
plt.plot(months, sales)
plt.title('Sales Trend')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales ($)')
plt.show()

위 코드를 실행하여 시간 경과에 따른 판매 추세를 보여주는 꺾은선형 차트를 생성하세요.

예 2:
예 1을 기반으로 다양한 제품군의 매출도 기록했으며 각 제품군의 추세를 보여줘야 합니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 产品销售额数据
product_a = [100, 150, 120, 180, 200, 250, 300, 280, 350, 400, 380, 450]
product_b = [80, 120, 90, 150, 170, 200, 230, 210, 260, 300, 280, 330]
product_c = [70, 90, 80, 120, 150, 180, 200, 190, 220, 270, 250, 300]

# 月份数据
months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']

# 绘制折线图
plt.plot(months, product_a, label='Product A')
plt.plot(months, product_b, label='Product B')
plt.plot(months, product_c, label='Product C')
plt.title('Sales Trend by Product')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales ($)')
plt.legend()
plt.show()

위 코드를 실행하면 시간 경과에 따른 각 제품군의 판매 추세를 보여주는 선 차트가 생성됩니다. 범례를 통해 세 가지 제품 각각의 매출을 명확하게 확인할 수 있습니다.

2. 히스토그램 예
히스토그램은 일반적으로 사용되는 시각적 표현으로, 서로 다른 범주나 변수 간의 값을 비교하는 데 적합합니다.

예 3:
회사의 연간 매출이 기록되어 있고 막대 차트를 사용하여 연간 매출을 표시한다고 가정합니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 销售额数据
sales = [1000, 1200, 1500, 1800, 2000]

# 年份数据
years = ['2014', '2015', '2016', '2017', '2018']

# 绘制柱状图
plt.bar(years, sales)
plt.title('Annual Sales')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Sales ($)')
plt.show()

위 코드를 실행하여 연간 매출을 보여주는 막대 차트를 생성하세요.

예 4:
예 3을 기반으로 다양한 제품군의 매출도 기록했으며 각 제품군의 연간 매출을 표시해야 합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 产品销售额数据
product_a = [1000, 1200, 1500, 1800, 2000]
product_b = [800, 900, 1200, 1500, 1700]
product_c = [600, 800, 1000, 1200, 1400]

# 年份数据
years = ['2014', '2015', '2016', '2017', '2018']

# 绘制柱状图
x = np.arange(len(years))
width = 0.2

plt.bar(x - width, product_a, width, label='Product A')
plt.bar(x, product_b, width, label='Product B')
plt.bar(x + width, product_c, width, label='Product C')

plt.title('Annual Sales by Product')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Sales ($)')
plt.xticks(x, years)
plt.legend()
plt.show()

위의 코드를 실행하면 각 제품군의 연간 매출을 보여주는 막대 차트가 생성됩니다. 각 연도의 각 제품 매출은 다양한 색상의 열과 범례를 통해 명확하게 비교할 수 있습니다.

결론:
차트는 데이터 시각화의 중요한 부분이며 데이터를 더 잘 이해하고 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. Python은 풍부하고 강력한 그리기 라이브러리를 제공합니다. 이 기사에서는 예제와 사례 분석을 통해 Python을 사용하여 꺾은선형 차트와 세로 막대형 차트를 그리는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 독자들이 이 기사의 지침을 통해 데이터 시각화를 위해 Python을 더 잘 사용할 수 있기를 바랍니다.

위 내용은 Python 그리기 차트의 원본 예 및 사례 연구의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!