산포도(1)
가로축이 시간축일 때는 선 그래프가 가장 적합합니다. 하지만 두 변수 간의 상관관계를 파악하려는 등의 경우에는 산포도가 더 유용할 수 있습니다. 아래에서 산포도를 만드는 방법의 예시를 확인하세요.
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x,y)
plt.show()
이번에는 2007년 다양한 국가의 GDP와 기대 수명 데이터를 담은 gdp_cap과 life_exp 그래프를 비교해보겠습니다. 산포도 그래프를 선택하는 것이 더 나을까요?
마찬가지로 matplotlib.pyplot 패키지는 plt로 사용할 수 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
중급 Python
연습 안내
- 스크립트에 작성된 선 그래프를 산포도 그래프로 변경하세요.
- 1인당 GDP를 로그 스케일로 표시하면 상관관계가 더 명확하게 드러납니다.
plt.xscale('log')을 추가하세요. plt.show()로 스크립트를 마무리하여 그래프를 화면에 표시하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Change the line plot below to a scatter plot
plt.plot(gdp_cap, life_exp)
# Put the x-axis on a logarithmic scale
# Show plot