Matplotlib에서 abline 함수를 사용하는 방법

R의 abline 함수는 경로에 직선을 추가하는 데 사용할 수 있습니다.

불행히도 이 함수는 Matplotlib에 존재하지 않지만 Python에서 abline 함수를 복제하기 위해 다음 함수를 정의할 수 있습니다.

 import matplotlib. pyplot as plt
import numpy as np

def abline (slope, intercept):
    axes = plt. gca ()
    x_vals = np. array ( axes.get_xlim ())
    y_vals = intercept + slope * x_vals
    plt. plot (x_vals, y_vals, '--')

다음 예는 다음 pandas DataFrame에서 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' x ': [1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 9, 10, 11],
                   ' y ': [13, 14, 17, 12, 23, 24, 25, 25, 24, 28, 32, 33, 35, 40]})

#view first five rows of DataFrame
df. head ()

	x y
0 1 13
1 1 14
2 2 17
3 3 12
4 4 23

예 1: Abline을 사용하여 수평선 그리기

다음 코드를 사용하여 이전에 정의한 abline 함수를 사용하여 수평선을 그릴 수 있습니다.

 #create scatterplot
plt. scatter (df. x , df. y )

#add horizontal line at y=30
abline( 0,30 ) 

결과는 y=30에 수평선이 됩니다.

예 2: aline을 사용하여 특정 경사와 교차점이 있는 선 그리기

다음 코드를 사용하여 기울기가 3 이고 y절편이 15 인 선을 그릴 수 있습니다.

 #create scatterplot
plt. scatter (df. x , df. y )

#add straight line with slope=3 and intercept=15
abline( 3,15 ) 

결과는 기울기가 3이고 교차점이 15인 직선입니다.

예 3: abline을 사용하여 회귀선 그리기

다음 코드를 사용하여 이전에 정의한 abline 함수로 회귀선을 그릴 수 있습니다.

 #calculate slope and intercept of regression line
slope = np. polyfit (df. x , df. y , 1)[ 0 ]
intercept = np. polyfit (df. x , df. y , 1)[ 1 ]

#create scatterplot
plt. scatter (df. x , df. y )

#add regression line
abline(slope, intercept) 

결과는 플롯 포인트를 직접 통과하는 적합 회귀선입니다.

참고 : NumPy의 폴리핏 함수에 대한 전체 문서는 여기에서 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas에서 특정 열을 합산하는 방법
Pandas의 조건에 따라 열을 합산하는 방법
팬더에서 역누적합을 계산하는 방법