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

python   
   Á¶È¸ 5081   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 2941/5698
2015-12   1633940   ¹é¸Þ°¡
2014-05   5097198   Á¤ÀºÁØ1
2007-09   5080   ÁÖ¾çºÀ
2016-02   5080   ÀÌÀ±ÁÖ
2012-07   5080   ½Ì¾î¼Û¶óÀÌÅÍ
2014-05   5080   akfalles
2016-11   5080   Ȳ¼ºÁø
2006-05   5080   °¡µ¿À±
2008-08   5080   ÀÓ½ÃÇö
2011-10   5080   ÀϹÝÀ¯Àú
2016-07   5080   ´ÃÆĶõ
2019-10   5080   ºí·ç¿µ»ó
2017-07   5080   Àü¼³¼ÓÀǹ̡¦
2015-02   5080   ³ªÆÄÀÌ°­½ÂÈÆ
2007-08   5080   Á¤Çö¼ö
2017-05   5080   ¾¾Çü
2008-12   5080   Á¤¸íÇö
2014-05   5080   ¿£ºñ
2015-02   5079   ±è¹ÎöGC
2007-07   5079   º¯±âÈ«
2017-02   5079   ÇູÇϼ¼
2006-01   5079   À̱Ôâ