매직으로 데이터 그래프 만들기

이 섹션의 행 매직은 그래프 생성 라이브러리와 함께 사용하거나 특정 유형의 데이터에 대한 데이터를 렌더링하는 데 특화되어 있습니다.

%table

%table 매직 명령을 사용하여 데이터 프레임 데이터를 테이블 형식으로 표시할 수 있습니다.

다음 예제에서는 2개 열과 3개 행의 데이터로 구성된 데이터 프레임을 생성하고 해당 데이터를 테이블 형식으로 표시합니다.

%matplot

Matplotlib는 Python으로 정적, 애니메이션 및 대화형 시각화를 생성하기 위한 포괄적인 라이브러리입니다. matplotlib 라이브러리를 노트북 셀로 가져온 후 %matplot 매직 명령을 사용하여 그래프를 생성할 수 있습니다.

다음 예제에서는 matplotlib 라이브러리를 가져와서 x 및 y 좌표 세트를 생성한 후 %matplot 매직 명령을 사용하여 점의 그래프를 생성합니다.

import matplotlib.pyplot as plt 
x=[3,4,5,6,7,8,9,10,11,12] 
y= [9,16,25,36,49,64,81,100,121,144] 
plt.plot(x,y) 
%matplot plt

matplotlib 및 seaborn 라이브러리 함께 사용

Seaborn은 Python으로 통계 그래프를 생성하기 위한 라이브러리입니다. matplotlib를 기반으로 구축되며 pandas(Python 데이터 분석) 데이터 구조와 긴밀하게 통합됩니다. %matplot 매직 명령을 사용하여 seaborn 데이터를 렌더링할 수도 있습니다.

다음 예제에서는 matplotlib 라이브러리와 seaborn 라이브러리를 모두 사용하여 간단한 막대 그래프를 생성합니다.

import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 

x = ['A', 'B', 'C'] 
y = [1, 5, 3] 

sns.barplot(x, y) 
%matplot plt

%plotly

Plotly는 대화형 그래프를 생성하는 데 사용할 수 있는 Python용 오픈 소스 그래프 생성 라이브러리입니다. %ploty 매직 명령을 사용하여 ploty 데이터를 렌더링합니다.

다음 예제에서는 주가 데이터에서 StringIO, plotly 및 pandas 라이브러리를 사용하여 2015년 2월과 3월의 주식 활동에 대한 그래프를 생성합니다.

from io import StringIO 
csvString = """ 
Date,AAPL.Open,AAPL.High,AAPL.Low,AAPL.Close,AAPL.Volume,AAPL.Adjusted,dn,mavg,up,direction 
2015-02-17,127.489998,128.880005,126.919998,127.830002,63152400,122.905254,106.7410523,117.9276669,129.1142814,Increasing 
2015-02-18,127.629997,128.779999,127.449997,128.720001,44891700,123.760965,107.842423,118.9403335,130.0382439,Increasing 
2015-02-19,128.479996,129.029999,128.330002,128.449997,37362400,123.501363,108.8942449,119.8891668,130.8840887,Decreasing 
2015-02-20,128.619995,129.5,128.050003,129.5,48948400,124.510914,109.7854494,120.7635001,131.7415509,Increasing 
2015-02-23,130.020004,133,129.660004,133,70974100,127.876074,110.3725162,121.7201668,133.0678174,Increasing 
2015-02-24,132.940002,133.600006,131.169998,132.169998,69228100,127.078049,111.0948689,122.6648335,134.2347981,Decreasing 
2015-02-25,131.559998,131.600006,128.149994,128.789993,74711700,123.828261,113.2119183,123.6296667,134.0474151,Decreasing 
2015-02-26,128.789993,130.869995,126.610001,130.419998,91287500,125.395469,114.1652991,124.2823333,134.3993674,Increasing 
2015-02-27,130,130.570007,128.240005,128.460007,62014800,123.510987,114.9668484,124.8426669,134.7184854,Decreasing 
2015-03-02,129.25,130.279999,128.300003,129.089996,48096700,124.116706,115.8770904,125.4036668,134.9302432,Decreasing 
2015-03-03,128.960007,129.520004,128.089996,129.360001,37816300,124.376308,116.9535132,125.9551669,134.9568205,Increasing 
2015-03-04,129.100006,129.559998,128.320007,128.539993,31666300,123.587892,118.0874253,126.4730002,134.8585751,Decreasing 
2015-03-05,128.580002,128.75,125.760002,126.410004,56517100,121.539962,119.1048311,126.848667,134.5925029,Decreasing 
2015-03-06,128.399994,129.369995,126.260002,126.599998,72842100,121.722637,120.190797,127.2288335,134.26687,Decreasing 
2015-03-09,127.959999,129.570007,125.059998,127.139999,88528500,122.241834,121.6289771,127.631167,133.6333568,Decreasing 
2015-03-10,126.410004,127.220001,123.800003,124.510002,68856600,119.71316,123.1164763,127.9235004,132.7305246,Decreasing 
""" 
csvStringIO = StringIO(csvString) 
 
from io import StringIO 
import plotly.graph_objects as go 
import pandas as pd 
from datetime import datetime 
df = pd.read_csv(csvStringIO) 
fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=df['Date'], 
open=df['AAPL.Open'], 
high=df['AAPL.High'], 
low=df['AAPL.Low'], 
close=df['AAPL.Close'])]) 
%plotly fig