[혼공분석] 6주차_코딩은 40대 후반부터~

[ 기본 숙제(필수) ]

 

1. p. 344의 손코딩(맷플롯립의 컬러맵으로 산점도 그리기)을 코랩에서 그래프 출력하고 화면 캡처하기

    ① matplotlib, ② seaborn, ③ plotly 라이브러리를 활용하여 그래프를 출력하고 화면 캡쳐하기 완료

    ④ chart_studio 라이브러리를 활용하여 이미지 형태의 그래프가 아닌 interactive 그래프까지 출력!

 

    ① matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
ax.scatter(ns_book8['발행년도'], ns_book8['출판사'],
           linewidths=0.5, edgecolors='k', alpha=0.3,
           s=ns_book8['대출건수']*2, c=ns_book8['대출건수'])
ax.set_title('출판사별 발행 도서')
fig.show()

 

    ② seaborn

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.scatterplot(x='발행년도', y='출판사', 
                size='대출건수', hue='대출건수',
                data=ns_book8, 
                linewidths=0.5, edgecolors='k', alpha=0.3,               
                sizes=(ns_book8['대출건수'].min() * 2, ns_book8['대출건수'].max() * 2))  
plt.title('출판사별 발행 도서')
plt.show()

   ③ plotly

import plotly.express as px

fig = px.scatter(
    ns_book8,
    x='발행년도',
    y='출판사',
    size='대출건수',
    color='대출건수',
    title='출판사별 발행 도서',
    opacity=0.3,  # Corresponds to alpha

)
# Customize layout if needed
fig.update_traces(marker=dict(line=dict(width=0.5, color='black'))) # set edgecolor and linewidth
fig.update_layout(width=1000, height=800, title_x = 0.5, title_y = 0.9, title_xanchor = "center", title_yanchor = "middle")
fig.show()

 

 

   ④ chart_studio : Plotly에서 개발한 서비스로 웹을 기반으로 Plotly 그래프 생성 및 Raw 데이터 수정까지 가 Chart                                      Studio를 사용하면 Dash를 쓰지 않고 Plotly 그래프를 HTML 형태로 내보낼 수 있다고 해서 도전!

                             ♥ 아래의 html로 삽입된 plotly 기반 그래프를 보면 colab에서 보는 것과 같이 interactive하게 반응 ♥

!pip install chart_studio
import chart_studio
username = 'gijunge'
api_key = '####################'
chart_studio.tools.set_credentials_file(username=username, api_key=api_key)

import plotly.express as px

fig = px.scatter(
    ns_book8,
    x='발행년도',
    y='출판사',
    size='대출건수',
    color='대출건수',
    title='출판사별 발행 도서',
    opacity=0.3,  # Corresponds to alpha

)
# Customize layout if needed
fig.update_traces(marker=dict(line=dict(width=0.5, color='black'))) # set edgecolor and linewidth
fig.update_layout(width=750, height=600, title_x = 0.5, title_y = 0.9, title_xanchor = "center", title_yanchor = "middle")
fig.show()

import chart_studio.plotly as py
py.plot(fig, filename = '출판사별 발행 도서', auto_open=True)

import chart_studio.tools as tls
tls.get_embed('https://plotly.com/~gijunge/14/')

 

 

[ 추가 숙제(필수) ]

 

1. p. 356 ~ 359의 스택 영역 그래프를 그리는 과정을 정리하기

    ① matplotlib 라이브러리를 활용하여 stack area 그래프를 출력하고 화면 캡쳐하기 완료

    ② plotly/chart_studio 라이브러리를 활용하여 이미지 형태의 그래프가 아닌 interactive 그래프까지 tistory에 삽입!

top30_pubs = ns_book7['출판사'].value_counts()[:30]
top30_pubs_idx = ns_book7['출판사'].isin(top30_pubs.index)
ns_book9 = ns_book7[top30_pubs_idx][['출판사', '발행년도', '대출건수']]
ns_book9 = ns_book9.groupby(by=['출판사', '발행년도']).sum().reset_index()

# 혼공분석 책에서는 pivot_table()메서드를 사용하여 get_level_values()메서드로 연도로 구성된 두 번째 항목만 가져왔지만,
  crosstab()메서드를 사용하면 get_level_values()메서드를 사용하지 않고도 원하는 결과를 얻을 수 있다~!
ns_book10 = pd.crosstab(index=ns_book9['출판사'], columns=ns_book9['발행년도'], values=ns_book9['대출건수'], aggfunc='sum')
ns_book10.head()

top10_pubs = top30_pubs.index[:10]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.stackplot(ns_book10.columns, ns_book10.loc[top10_pubs].fillna(0), labels=top10_pubs)
ax.set_title('연도별 대출건수')
ax.legend(loc='upper left')
ax.set_xlim(1985, 2025)
fig.show()

 

    ② plotly/chart_studio 라이브러리를 활용하여 이미지 형태의 그래프가 아닌 interactive 그래프까지 tistory에 삽입!

        - 우선은 plotly 라이브러리를 활용하여 interactive 그래프까지 구현해보고

import plotly.express as px

# Filter for the top 10 publishers
# plotly 라이브러리를 활용하여 stack area graph를 그릴 때는 
  crosstab()메서드를 사용하지 않고 DataFrame 형태로 활용함!
ns_book9 = ns_book9[ns_book9['출판사'].isin(top10_pubs)]

fig = px.area(ns_book9, 
              x='발행년도', 
              y='대출건수', 
              color='출판사', 
              line_group='출판사')

# Set x-axis range
fig.update_xaxes(range=[1985, 2025])  # Adjust the range as needed

# Align legend to top left
fig.update_layout(width=750, height=600, legend=dict(x=0.01, y=0.99, yanchor='top'))

fig.show()

 

 

       - chart_studio ♥ 아래의 html로 삽입된 plotly 기반 그래프를 보면 colab에서 보는 것과 같이 interactive하게 반응 ♥

!pip install chart_studio
import chart_studio
username = 'gijunge'
api_key = '####################'
chart_studio.tools.set_credentials_file(username=username, api_key=api_key)

import plotly.express as px

# Filter for the top 10 publishers
ns_book9 = ns_book9[ns_book9['출판사'].isin(top10_pubs)]

fig = px.area(ns_book9, 
              x='발행년도', 
              y='대출건수', 
              color='출판사', 
              line_group='출판사')

# Set x-axis range
fig.update_xaxes(range=[1985, 2025])  # Adjust the range as needed

# Align legend to top left
fig.update_layout(width=750, height=500, legend=dict(x=0.01, y=0.99, yanchor='top'))

fig.show()

import chart_studio.plotly as py
py.plot(fig, filename = '연도별 대출건수', auto_open=True)

import chart_studio.tools as tls
tls.get_embed('https://plotly.com/~gijunge/18/')