파이썬 시각화로 성적 변화 비교 그래프 만들기: 점수 상승/하락 색상 구분

학생들의 중간고사와 기말고사 성적 변화를 숫자만으로 비교하는 것은 어려울 수 있습니다. 하지만 시각화를 활용하면 다음 그림과 같이 성적의 상승과 하락을 직관적으로 파악할 수 있죠.

이번 포스트에서는 파이썬의 matplotlib를 사용하여 중간고사와 기말고사 성적 변화 비교 그래프를 다음과 같은 특징이 있게 만들어 봅니다.

• 점수가 상승하면 초록색, 하락하면 빨간색으로 선과 텍스트를 표시합니다.
• 수직 점선을 추가해 시점별 성적 변화를 깔끔하게 구분합니다.

성적 변화 그래프란?

성적 변화 그래프는 특정 시점 간의 점수 변화를 보여주는 시각화입니다. 각 학생의 중간고사와 기말고사 점수를 선으로 연결하고, 점수 변화에 따라 색상을 다르게 표시해 데이터를 더욱 명확하게 표현합니다.

그래프 특징

• 빨간색: 점수가 하락한 경우
• 초록색: 점수가 상승한 경우
• 좌측과 우측에 이름과 점수를 표시해 직관적으로 이해할 수 있습니다.

파이썬 코드 예제

아래는 matplotlib를 활용해 성적 변화 그래프를 구현하는 코드입니다.

전체 코드

import matplotlib.pyplot as plt  

# 학생 이름과 성적 데이터 설정  
students = ['Tom', 'Richard', 'Anna', 'Emily', 'Grace']  
midterm_scores = [75, 70, 65, 60, 45]  # 중간고사 성적  
final_scores = [55, 40, 75, 70, 65]    # 기말고사 성적  

# 그래프 생성 및 사이즈 설정  
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))  # 그래프 크기 설정  
ax.set_title("Student Exam Scores", fontsize=15)  # 그래프 제목 설정  

# 중간고사 점수와 이름 표시 (좌측 - 수직 점선 왼쪽으로 간격 설정)  
ax.scatter([1] * len(midterm_scores), midterm_scores, color='red', s=50, zorder=3)  
for i, txt in enumerate(midterm_scores):  
    color = 'green' if final_scores[i] > midterm_scores[i] else 'red'  # 성적 상승 시 초록, 하락 시 빨강  
    ax.text(0.75, midterm_scores[i], f"{students[i]} ({txt})", fontsize=10, color=color, va='center', ha='right')  # 왼쪽에 이름과 점수 표시  

# 기말고사 점수와 이름 표시 (우측 - 수직 점선 오른쪽으로 간격 설정)  
ax.scatter([2] * len(final_scores), final_scores, color='green', s=50, zorder=3)  
for i, txt in enumerate(final_scores):  
    color = 'green' if final_scores[i] > midterm_scores[i] else 'red'  # 성적 상승 시 초록, 하락 시 빨강  
    ax.text(2.25, final_scores[i], f"{students[i]} ({txt})", fontsize=10, color=color, va='center', ha='left')  # 오른쪽에 이름과 점수 표시  

# 중간고사와 기말고사 점수를 연결하는 선 그리기  
for i in range(len(students)):  
    color = 'green' if final_scores[i] > midterm_scores[i] else 'red'  # 성적 상승 시 초록, 하락 시 빨강  
    ax.plot([1, 2], [midterm_scores[i], final_scores[i]], color=color, linewidth=2, zorder=2)  # 두 점을 선으로 연결  

# 수직 점선 추가 (중간고사와 기말고사 위치 강조)  
ax.axvline(x=1, color='gray', linestyle='--', linewidth=1)  # Midterm 수직 점선  
ax.axvline(x=2, color='gray', linestyle='--', linewidth=1)  # Final 수직 점선  

# X축 설정  
ax.set_xticks([1, 2])  
ax.set_xticklabels(["Midterm", "Final"], fontsize=12, fontweight='bold')  # x축 레이블 설정  

# Y축과 눈금 제거  
ax.yaxis.set_visible(False)  # Y축 제거  
ax.set_yticks([])  # Y축 눈금 제거  

# 성적 변화 비교 그래프 테두리 제거  
ax.spines['left'].set_visible(False)  # 왼쪽 테두리 제거  
ax.spines['right'].set_visible(False)  # 오른쪽 테두리 제거  
ax.spines['top'].set_visible(False)  # 상단 테두리 제거  
ax.spines['bottom'].set_visible(False)  # 하단 테두리 제거  

# 성적 변화 비교 그래프 출력  
plt.show()

코드 간략 설명

1. 데이터 설정

• 학생 이름과 중간고사, 기말고사 점수를 리스트에 저장합니다.

2. 중간고사/기말고사 점수 표시

• 중간고사: 점을 x=1에 찍고, 이름과 점수를 수직 점선의 왼쪽에 표시합니다.
• 기말고사: 점을 x=2에 찍고, 이름과 점수를 수직 점선의 오른쪽에 표시합니다.

3. 점수 변화선 연결

• plot()을 사용해 점수를 선으로 연결하고, 상승은 초록색, 하락은 빨간색으로 구분합니다.

4. 수직 점선 추가

• ax.axvline()을 사용해 중간고사와 기말고사 위치를 강조합니다.

5. Y축과 불필요한 요소 제거

• Y축과 눈금을 제거해 깔끔한 그래프를 만듭니다.

결과 그래프 특징

• 왼쪽에는 중간고사 점수와 이름이 수직 점선에서 살짝 떨어진 곳에 표시됩니다.
• 오른쪽에는 기말고사 점수와 이름이 표시됩니다.
• 점수 상승은 초록색 선과 텍스트, 하락은 빨간색 선과 텍스트로 구분됩니다.
• 불필요한 Y축과 테두리를 제거해 그래프가 더 깔끔하고 세련된 형태로 표시됩니다.

활용 및 확장

이 시각화는 성적 변화뿐만 아니라 매출 데이터, 프로젝트 진행 상황 등 두 시점 간의 변화를 시각화하는 데 활용할 수 있습니다. 색상과 레이블 배치를 적절히 조정하면 더욱 직관적인 결과를 얻을 수 있습니다.

마무리

이제 파이썬을 활용해 중간고사와 기말고사 성적 변화를 한눈에 보여주는 그래프를 만들 수 있습니다. 코드를 직접 실행해 보고 여러분의 데이터에 맞게 응용해 보세요!

이번 성적 변화 비교 그래프처럼 독특한 형태의 파이썬 시각화 사례가 있는데, 수면 패턴 분석과 파이썬 시각화: 건강한 수면을 위한 데이터 활용법 포스트를 확인해보세요. 흥미로울꺼예요!

# 코드 상세해설

1. 라이브러리 불러오기

import matplotlib.pyplot as plt  

• matplotlib.pyplot: 데이터 시각화를 위해 사용하는 파이썬 라이브러리입니다.
• 그래프를 그리는 모든 함수가 포함된 모듈입니다.

2. 학생 이름과 성적 데이터 설정

students = ['Tom', 'Richard', 'Anna', 'Emily', 'Grace']  
midterm_scores = [75, 70, 65, 60, 45]  # 중간고사 성적  
final_scores = [55, 40, 75, 70, 65]    # 기말고사 성적  

• students: 각 학생의 이름 리스트입니다.
• midterm_scores: 학생들의 중간고사 성적입니다.
• final_scores: 학생들의 기말고사 성적입니다.

3. 그래프 생성 및 사이즈 설정

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))  
ax.set_title("Student Exam Scores", fontsize=15)  

• plt.subplots(figsize=(10, 6)): 가로 10, 세로 6인 그래프 영역을 생성합니다.
• ax.set_title(): 그래프 상단에 제목을 설정합니다.
  • fontsize=15: 글자 크기를 15로 설정합니다.

4. 중간고사 점수와 이름 표시

ax.scatter([1] * len(midterm_scores), midterm_scores, color='red', s=50, zorder=3)  

• ax.scatter(): 점을 찍어 중간고사 점수를 시각화합니다.
  • [1] * len(midterm_scores): 모든 점을 x=1 위치에 표시합니다.
  • midterm_scores: y축 위치를 각 학생의 중간고사 점수로 설정합니다.
  • color='red': 점의 색상을 빨간색으로 설정합니다.
  • s=50: 점의 크기를 50으로 설정합니다.
  • zorder=3: 점이 선 위에 그려지도록 설정합니다.

for i, txt in enumerate(midterm_scores):  
    color = 'green' if final_scores[i] > midterm_scores[i] else 'red'  
    ax.text(0.75, midterm_scores[i], f"{students[i]} ({txt})", fontsize=10, color=color, va='center', ha='right')  

• for i, txt in enumerate(midterm_scores): 각 학생의 중간고사 점수와 이름을 반복해서 표시합니다.
• color 조건:
  • 기말고사 점수가 중간고사보다 높으면 녹색, 그렇지 않으면 빨간색으로 표시합니다.
• ax.text(): 텍스트(학생 이름과 점수)를 점 왼쪽에 표시합니다.
  • 0.75: 수직 점선(x=1)에서 왼쪽으로 떨어진 위치입니다.
  • midterm_scores[i]: 텍스트의 y 위치를 각 학생의 점수에 맞춥니다.
  • f"{students[i]} ({txt})": 학생 이름과 점수를 문자열로 표시합니다.
  • ha='right': 텍스트를 오른쪽 정렬합니다.
  • va='center': 텍스트를 점의 수직 중앙에 배치합니다.

5. 기말고사 점수와 이름 표시

ax.scatter([2] * len(final_scores), final_scores, color='green', s=50, zorder=3)  

• ax.scatter(): 점을 찍어 기말고사 점수를 시각화합니다.
  • [2] * len(final_scores): 모든 점을 x=2 위치에 표시합니다.
  • final_scores: y축 위치를 각 학생의 기말고사 점수로 설정합니다.
  • color='green': 점의 색상을 초록색으로 설정합니다.

for i, txt in enumerate(final_scores):  
    color = 'green' if final_scores[i] > midterm_scores[i] else 'red'  
    ax.text(2.25, final_scores[i], f"{students[i]} ({txt})", fontsize=10, color=color, va='center', ha='left')  

• for i, txt in enumerate(final_scores): 각 학생의 기말고사 점수와 이름을 반복해서 표시합니다.
• color 조건:
  • 기말고사 점수가 중간고사보다 높으면 녹색, 그렇지 않으면 빨간색으로 표시합니다.
• ax.text(): 텍스트(학생 이름과 점수)를 점 오른쪽에 표시합니다.
  • 2.25: 수직 점선(x=2)에서 오른쪽으로 떨어진 위치입니다.
  • final_scores[i]: 텍스트의 y 위치를 각 학생의 점수에 맞춥니다.
  • ha='left': 텍스트를 왼쪽 정렬합니다.
  • va='center': 텍스트를 점의 수직 중앙에 배치합니다.

6. 점수 변화선 연결

for i in range(len(students)):  
    color = 'green' if final_scores[i] > midterm_scores[i] else 'red'  
    ax.plot([1, 2], [midterm_scores[i], final_scores[i]], color=color, linewidth=2, zorder=2)  

• for i in range(len(students)): 각 학생의 성적 변화를 선으로 연결합니다.
• color 조건: 점수 상승 시 녹색, 점수 하락 시 빨간색으로 설정합니다.
• ax.plot(): 두 점을 선으로 연결합니다.
  • [1, 2]: x축 위치 (중간고사 → 기말고사)
  • [midterm_scores[i], final_scores[i]]: y축 위치를 중간고사와 기말고사 점수로 설정합니다.
  • linewidth=2: 선의 두께를 2로 설정합니다.

7. 수직 점선 추가

ax.axvline(x=1, color='gray', linestyle='--', linewidth=1)  
ax.axvline(x=2, color='gray', linestyle='--', linewidth=1)  

• ax.axvline(): x축의 특정 위치에 수직 점선을 그립니다.
  • x=1: 중간고사 위치에 점선 추가
  • x=2: 기말고사 위치에 점선 추가
  • color='gray': 점선 색상을 회색으로 설정합니다.
  • linestyle='--': 점선을 설정합니다.
  • linewidth=1: 점선의 두께를 1로 설정합니다.

8. X축 설정

ax.set_xticks([1, 2])  
ax.set_xticklabels(["Midterm", "Final"], fontsize=12, fontweight='bold')  

• set_xticks([1, 2]): x축에 눈금을 추가합니다.
• set_xticklabels(): 눈금 레이블을 “Midterm”과 “Final”로 설정합니다.

9. Y축 및 테두리 제거

ax.yaxis.set_visible(False)  
ax.set_yticks([])  

ax.spines['left'].set_visible(False)  
ax.spines['right'].set_visible(False)  
ax.spines['top'].set_visible(False)  
ax.spines['bottom'].set_visible(False)  

• Y축 제거:
  • ax.yaxis.set_visible(False): Y축을 보이지 않게 설정합니다.
  • ax.set_yticks([]): Y축 눈금을 제거합니다.
• 테두리 제거:
  • spines['left'].set_visible(False): 왼쪽 테두리 제거
  • spines['right']: 오른쪽 테두리 제거
  • spines['top']: 상단 테두리 제거
  • spines['bottom']: 하단 테두리 제거

10. 그래프 출력

plt.show()  

• plt.show(): 그래프를 화면에 출력합니다.