2.NLP_PREP/2.4.3.matplotlib.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 2.4.3 Matplotlib"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### matplotlib.pyplot"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import numpy as np"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "%matplotlib inline  "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 기본적인 그래프 그리기"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "x = [1,3,5,7,9]\n",
    "y = [100,200,300,400,500]\n",
    "plt.plot(x, y)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "x = np.linspace( - np.pi, np.pi, 128) # 연속적인 값을 갖는 배열\n",
    "y = np.cos(x) # x 리스트에 대한 cos값 계산\n",
    "plt.plot(x)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 코사인 함수 그리기"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 128) # 연속적인 값을 갖는 배열\n",
    "y = np.cos(x) # x 리스트에 대한 cos값 계산\n",
    "plt.plot(y)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 판다스 데이터 시각화"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "data_frame = pd.read_csv('./data_in/datafile.csv') # 데이터를 읽어온다.\n",
    "data_frame.plot()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "data_sum = data_frame.cumsum() #데이터를 누적값으로 바꿔준다.\n",
    "data_sum.plot()"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.9"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}