cmap을 활용한 산점도 그리기(Label Encoder활용)

cmap을 활용한 산점도 그리기를 연습해보려고 합니다.

 

cmap을 활용하게 되면 일일이 색상을 정해주지 않아도, 

다양한 값에대해 colorbar의 값과 매칭해주어 색상을 표현할 수 있습니다.

아래와 같은 그림처럼 표현이 가능한 것입니다.

https://frhyme.github.io/python-lib/matplotlib_extracting_color_from_cmap/

현재 아래와 같은 데이터가 있다고 가정해볼게요.

수학성적(평균)	영어성적(평균)	학급
85.7	93.2	A
82.1	77.8	B
92.1	85.2	C
95.2	88.3	D

 

학급에 해당하는 값이 색깔로 표현되게 만들 예정입니다.

하지만, 아래와 같이 범주형 컬럼인 class를 그대로 넣어주면

plt.scatter(x=df['math'], y=df['eng'], c=df['class'], cmap='viridis')

왜냐하면, 해당 색상에 대응되는 값들은 숫자값이여야 에러가 안나요.

A	B	C
0	1	2

 

범주형 값을 숫자로 바꿔주는 코드는 아래와 같습니다.

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
cat_to_num=Labelencoder()
cat_to_num.fit(df['class'])
df['class_num']=cat_to_num.transform(df['class'])
 

 

위와 같이 변경 후, 다시 산점도를 그려주면

plt.scatter(x=df['math'], y=df['eng'], c=df['class_num'], cmap='viridis')