python¿¡¼­ Àоî¿Â CSV µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀÏÁ¤°£°ÝÀ¸·Î ¹«½ÃÇÏ°í scatter ±×¸®±â Áú¹®..

python   
   Á¶È¸ 4563   Ãßõ 1    

 

혹 python 다루시는 분이 계실것 같아 여쭤봅니다..


python에서 CSV 데이터를 읽어 온 뒤 scatter로 뿌리는 문제입니다.

CSV 데이터는 x_1, y_1, y_2로 되어 있고, 각 10,000개 씩의 값을 가진 20,000개의 좌표점입니다.


이를 대략 x축을 기준으로 1000간격에 해당하는 좌표점만 띄엄띄엄 scatter로 뿌리고 싶습니다.

이를 반복문을 써서


for step in range(10001):

         if step % 1000 == 0:

                x = x_1

                y1 = y_1

                y2 = y_2

x_1, y_1, y_2의 데이터를 1000간격씩 x, y1, y2에 새로 저장해


x,y1 그리고 x,y2를 scatter로 뿌리면 될꺼라 생각했는데, 생각이랑 다르게 안되네요.

어떻게 해야될까요..


아래는 제가 짜본 코드입니다.


import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

dataset=pd.read_csv("Basic.csv");
y_1= dataset.iloc[:,1].values.astype(float)
y_2= dataset.iloc[:,2].values.astype(float)
x_1= dataset.iloc[:,0].values.astype(float)


for step in range(10001):
    if step % 1000 == 0:
        y1 = y_1
        y2 = y_2
        x = x_1


plt.scatter(x, y1, marker='s', color='b')
plt.annotate('maximum: 0.3669', xy=(9991,0.3669), xytext=(6000,0.2), arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3, rad=0.2"))

plt.scatter(x, y2, marker='^', color='r')
plt.annotate('maximum: 0.4869', xy=(9643,0.4869), xytext=(6000,0.65), arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3, rad=-0.2"))


plt.ylim(0,1.0)

plt.legend(loc='upper left', frameon=False)

plt.show()


ªÀº±Û Àϼö·Ï ½ÅÁßÇÏ°Ô.
º¯¼±ÁÖ 2017-05
pythonÀº Àß ¸ð¸¨´Ï´Ù¸¸, Á¦°¡ »ç¿ëÇÏ´Â R¿¡¼­ Àú¶ó¸é ´ÙÀ½°ú °°Àº ¹æ¹ýÀ¸·Î ¹®Á¦¸¦ Ç®¾îº¸°Ú½À´Ï´Ù.
¼øȯ±¸¹®¿¡ ÀÇÇÏ¿© Á¡À» Ãâ·ÂÇÏ´Â ¹æ½ÄÀ¸·Î Äڵ带 Â¥½Å °Í °°½À´Ï´Ù. ÀÌ·² °æ¿ì¿¡ ù ¹ø°³ª ±× ±Ùó °ªÀ» °¡Áö´Â ´Ù¸¥ °ªÀº plot¿¡ º¸ÀÏ ¼ö ÀÖÀ¸³ª ±×·¸Áö ¾ÊÀº °æ¿ì¿¡´Â ù ¹ø° plot ¿µ¿ª ¹ÛÀÇ °ªÀ̶ó¸é º¸ÀÌÁö ¾Ê½À´Ï´Ù. ÃÖ´ë°ª°ú ÃÖ¼Ò°ªÀ» ¹Ì¸® È®ÀÎÇÏ¿© ÀÌ ¿µ¿ªÀ» ¹Ì¸® plot¿¡ Á¤ÀÇÇÏ´Â ¹æ¹ýÀÌ ÀÖ½À´Ï´Ù.
±×º¸´Ù ÆíÇÑ ¹æ¹ýÀ¸·Î´Â ±× ¸î °³ÀÇ °ªÀ» °¡Áö´Â data ¸¦ ÃßÃâÇÏ¿© º°µµÀÇ data ¸¦ ¸¸µç ´ÙÀ½¿¡ ±×³É plot Çغ¸°Ú½À´Ï´Ù.
python 2017-05
»ý°¢Çغ¸´Ï ¹Ýº¹±¸¹®¿¡¼­, 10000À» 1000À¸·Î ³ª´«°ªÀÇ ³ª¸ÓÁö°¡ 0ÀÏ ¶§¸¶´Ù x_1, y_1, y_2ÀÇ ¸®½ºÆ® °ªÀÇ ÀϺΠ¿ä¼Ò¸¦ ÃëÇØ x, y1, y2¿¡ ÀúÀåÇؾßÇϴµ¥,

±âÁ¸ÀÇ ¹Ýº¹¹®¿¡¼­ ¿ä¼Ò°¡ ¾Æ´Ñ, ¸®½ºÆ® °ª Àüü¸¦ °è¼ÓÇؼ­ º¹»çÇÏ°í ÀÖ´õ¶ó±¸¿ä.....

±×·¡¼­ °£´ÜÇÏ°Ô ¸®½ºÆ®¿¡¼­ ¿ä¼Ò°ª¸¸ ã¾Æ ´Ù¸¥ º¯¼ö¿¡ ÀúÀåÇϵµ·Ï ³Ö¾î¼­ Ç®¾ú½À´Ï´Ù.

Ȥ ±Ã±ÝÇϽŠºÐ ÀÖÀ»Áöµµ ¸ô¶ó ÄÚµå ¾Æ·¡ ºÙÀÔ´Ï´Ù.


import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

dataset=pd.read_csv("Model 1 and 2 compariosn.csv");
y_1= dataset.iloc[:,1].values.astype(float)
y_2= dataset.iloc[:,2].values.astype(float)
x_1= dataset.iloc[:,0].values.astype(float)


x = np.zeros(40, dtype=float)
y1 = np.zeros(40, dtype=float)
y2 = np.zeros(40, dtype=float)



for step in range(x_1.size):
    if step % 250 == 0:
      stepnew=round(step/250)
        y1[stepnew] = y_1[step]
        y2[stepnew] = y_2[step]
        x[stepnew] = x_1[step]


plt.scatter(x, y1, marker='o', color='b')
plt.annotate('maximum: 0.3669', xy=(9991,0.3669), xytext=(6000,0.2), arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3, rad=0.2"))

plt.scatter(x, y2, marker='^', color='r')
plt.annotate('maximum: 0.4869', xy=(9643,0.4869), xytext=(6000,0.65), arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3, rad=-0.2"))

plt.xlim(x.min()-1000, x.max()+1000)
plt.ylim(0,1.0)

plt.legend(loc='upper left', frameon=False)

plt.show()


QnA
Á¦¸ñPage 1810/5574
2015-12   998766   ¹é¸Þ°¡
2014-05   4442321   Á¤ÀºÁØ1
2017-06   3056   ¸Þ°¡³¯¹é
2017-05   4258   Sikieiki
2017-05   7337   ´ÃÆĶõ
2017-05   4353   Windows10
2017-05   4510   epowergate
2017-05   3399   ÇüÆÀ
2017-05   2960   ȲÁø¿ì
2017-05   3309   ȲÁø¿ì
2017-05   3076   ¹°ÆŽº
2017-05   3650   ÇູÇϼ¼
2017-05   3473   ÇÁ¸®Áð
2017-05   2827   ¹Ú¹®Çü
2017-05   3218   ¾È±Ô¹Î
2017-05   4420   Furion
2017-05   3097   ÇູÇϼ¼
2017-05   3792   ½ÅÀº¿Ö
2017-05   4564   python
2017-05   3383   ¾Èµ¿ÀǾϻìÀÚ
2017-05   5665   2cÀå±Ô½Ä
2017-05   3901   ³Ä¾Æ¾Æ¾Æ¾Ï