Python에서 MATLAB 데이터를 분류한 후 플로팅하기

이 예제에서는 환자에 대한 데이터를 Python^®에서 흡연자와 비흡연자 목록으로 분류하고 MATLAB^®을 사용하여 환자의 혈압 측정값을 플로팅하는 방법을 보여줍니다.

엔진을 시작하고, 환자 집합에 대한 데이터를 MATLAB 테이블로 읽어 들입니다. MATLAB은 100명의 환자에 대한 정보가 쉼표로 구분되어 들어 있는 샘플 파일 patients.dat를 제공합니다.

import matlab.engine
eng = matlab.engine.start_matlab()
eng.eval("T = readtable('patients.dat');",nargout=0)

MATLAB readtable 함수는 데이터를 테이블로 읽어 들입니다. 엔진은 MATLAB 테이블 데이터형을 지원하지 않습니다. 하지만, MATLAB table2struct 함수를 사용하면 테이블을 엔진이 지원하는 데이터형인 스칼라 구조체로 변환할 수 있습니다.

eng.eval("S = table2struct(T,'ToScalar',true);",nargout=0)
eng.eval("disp(S)",nargout=0)

                    LastName: {100x1 cell}
                      Gender: {100x1 cell}
                         Age: [100x1 double]
                    Location: {100x1 cell}
                      Height: [100x1 double]
                      Weight: [100x1 double]
                      Smoker: [100x1 double]
                    Systolic: [100x1 double]
                   Diastolic: [100x1 double]
    SelfAssessedHealthStatus: {100x1 cell}

S를 MATLAB 작업 공간에서 Python 세션으로 전달할 수 있습니다. 그러면 엔진이 S를 Python 사전 D로 변환합니다.

D = eng.workspace["S"]

S에는 배열이 포함된 필드가 있습니다. 엔진은 셀형 배열을 Python list 변수로 변환하고, 숫자형 배열을 MATLAB 배열로 변환합니다. 따라서 D["LastName"]은 list 데이터형이고 D["Age"]는 matlab.double 데이터형입니다.

혈압 측정값을 흡연자와 비흡연자 목록으로 분류합니다. patients.dat에서 열 Smoker는 흡연자를 논리값 1(true)로, 비흡연자를 논리값 0(false)으로 나타냅니다. 분류를 위해 D["Smoker"]를 matlab.logical 배열로 변환합니다.

smoker = matlab.logical(D["Smoker"])

분류를 위해 Diastolic 혈압 측정값과 Smoker 표시자를 1×100 MATLAB 배열로 변환합니다.

pressure = D["Diastolic"]
pressure.reshape((1,100))
pressure = pressure[0]
smoker.reshape((1,100))
smoker = smoker[0]

pressure 배열을 흡연자와 비흡연자에 대한 혈압 측정값 목록으로 분류합니다. Python 리스트 컴프리헨션(list comprehension)은 시퀀스를 대상으로 반복 작업을 수행할 수 있는 간결한 방법을 제공합니다. Python zip 함수를 사용하면 단일 for 루프 내에서 여러 시퀀스를 대상으로 반복 작업을 수행할 수 있습니다.

sp = [p for (p,s) in zip(pressure,smoker) if s is True]
nsp = [p for (p,s) in zip(pressure,smoker) if s is False]

list에서 흡연자의 혈압 측정값인 sp의 길이를 표시합니다.

print(len(sp))

비흡연자의 측정값 list인 nsp의 길이를 표시합니다.

print(len(nsp))

흡연자 및 비흡연자의 평균 혈압 측정값을 계산합니다. sp와 nsp를 MATLAB mean 함수로 전달하기 전에 MATLAB 배열로 변환합니다.

sp = matlab.double(sp)
nsp = matlab.double(nsp)
print(eng.mean(sp))

89.9117647059

비흡연자의 평균 혈압을 표시합니다.

print(eng.mean(nsp))

79.3787878788

흡연자와 비흡연자의 혈압 측정값을 플로팅합니다. 플로팅할 두 x축을 정의하려면 MATLAB linspace 함수를 호출하십시오. 동일한 산점도 플롯에 34명의 흡연자와 66명의 비흡연자를 플로팅할 수 있습니다.

sdx = eng.linspace(1.0,34.0,34)
nsdx = eng.linspace(1.0,34.0,66)

box 함수로 좌표축 경계를 표시합니다.

eng.figure(nargout=0)
eng.hold("on",nargout=0)
eng.box("on",nargout=0)

figure, hold 및 box 함수는 출력 인수를 반환하지 않기 때문에 nargout=0과 함께 호출해야 합니다.

흡연자 및 비흡연자의 혈압 측정값을 플로팅하고 플롯에 레이블을 지정합니다. 많은 MATLAB 함수에서 엔진이 MATLAB 그래픽스 객체에 대한 핸들을 반환할 수 있습니다. MATLAB 객체에 대한 핸들을 Python 변수로 저장할 수는 있지만, Python에 있는 객체 속성을 조작할 수는 없습니다. MATLAB 객체를 다른 MATLAB 함수에 입력 인수로 전달할 수 있습니다.

eng.scatter(sdx,sp,10,'blue')

<matlab.object object at 0x22d1510>

이 예제의 나머지 부분에서는 MATLAB 함수의 출력 인수를 자리 표시자로 h에 할당합니다.

h = eng.scatter(nsdx,nsp,10,'red')
h = eng.xlabel("Patient (Anonymized)")
h = eng.ylabel("Diastolic Blood Pressure (mm Hg)")
h = eng.title("Blood Pressure Readings for All Patients")
h = eng.legend("Smokers","Nonsmokers")

흡연자와 비흡연자의 평균 혈압 측정값을 보여주는 선을 그립니다.

x = matlab.double([0,35])
y = matlab.double([89.9,89.9])
h = eng.line(x,y,"Color","blue")
h = eng.text(21.0,88.5,"89.9 (Smoker avg.)","Color","blue")
y = matlab.double([79.4,79.4])
h = eng.line(x,y,"Color","red")
h = eng.text(5.0,81.0,"79.4 (Nonsmoker avg.)","Color","red")

Plot of blood pressure readings for all patients.

참고 항목

readtable | scatter