Python 68_ kNN iris - matplotlib을 이용한 그래프 그리기

Python 67_ kNN 직접 구현하기 >> 에 이어서 작업해주시면 됩니다.

# 데이터 프레임을 이용해서 각 특성(변수)들과 Class(레이블)과의 관계 그래프

iris_by_class = iris.groupby(by='Class')

for name, group in iris_by_class:

    # print(name, len(group))

    plt.scatter(group['sepal_length'], group['sepal_width'],

    label=name)

plt.legend()

plt.xlabel('sepal_length')

plt.ylabel('sepal_width')

plt.show()

for name, group in iris_by_class:

    # print(name, len(group))

    plt.scatter(group['petal_length'], group['petal_width'],

    label=name)

plt.legend()

plt.xlabel('petal_length')

plt.ylabel('petal_width')

plt.show()

>> subplots를 이용해 그래프 동시에 여러개 그리기

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

col_names = ['sepal-length', 'sepal-width', 'petal-length', 'petal-width', 'Class']

iris = pd.read_csv('iris.csv', header=None, names=col_names)

iris_by_class = iris.groupby(by='Class')

xy = [] # x축/y축에 사용할 변수 이름

ab = []

for i in range(4):

    for j in range(i+1, 4):

        xy.append((col_names[i], col_names[j]))

print(xy)

>> xy

for문을 이용한 순열을 구현하여, 5가지 경우에 대한 조합을 만드는 모습.

[('sepal-length', 'sepal-width'), ('sepal-length', 'petal-length'), ('sepal-length', 'petal-width'), ('sepal-width', 'petal-length'), ('sepal-width', 'petal-width'), ('petal-length', 'petal-width')]

0 1

0 1 2

아래는 화면을 subplots(2 * 3) 행렬로 구성하는 것

    

fig, ax = plt.subplots(2, 3)

xy_idx = 0

    for row in range(2):

        for col in range(3):

            axis = ax[row, col] # axis = ax[row][col]

            x = xy[xy_idx][0] # x축 데이터 이름

            y = xy[xy_idx][1] # y축 데이터 이름

            xy_idx += 1 # 다음 x-y축 데이터 이름으로 이동

            axis.set_title(f'{x} vs {y}') # sub_plot 축의 제목

            axis.set_xlabel(x) # sub_plot 축의 x 레이블

            axis.set_ylabel(y) # sub_plot 축의 y 레이블

            for name, group in iris_by_class:

                axis.scatter(group[x], group[y], label=name)

plt.legend()

plt.show()      

    .

   .