Python의 matplotlib 그리기 라이브러리는 매우 강력한 데이터 시각화 도구입니다. 선 그래프, 산점도, 막대 그래프, 히스토그램, 파이 차트 등 다양한 유형의 그래프를 그리는 데 사용할 수 있습니다. 학습 및 사용의 용이성과 커뮤니티 지원으로 인해 matplotlib는 Python 과학 컴퓨팅 커뮤니티의 표준 시각화 도구 중 하나가 되었습니다. 이번 글에서는 matplotlib 그리기 라이브러리를 활용하는 방법과 일반적인 그래픽을 그리는 방법을 자세히 소개하겠습니다.
1. Matplotlib 기본
matplotlib를 사용하기 전에 먼저 import해야 합니다. 일반적으로 다음 코드를 사용하여 가져옵니다.
import matplotlib.pyplot as plt
여기서 plt는 matplotlib 사용을 단순화하는 데 사용되는 일반적인 이름입니다.
그래픽을 그리기 전에 그리기 창을 만들어야 합니다. 가장 간단한 그리기 창은 다음 코드를 사용하여 생성할 수 있습니다.
plt.figure()
매개변수가 전달되지 않으면 기본적으로 (8, 6)인치 크기의 창이 생성됩니다.
그리기 창을 만든 후 그래픽 그리기를 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 간단한 직선을 그리려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.
import numpy as np x = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) y = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) plt.plot(x, y) plt.show()
여기서 np는 x 및 y 축에서 데이터를 생성하는 데 사용되는 NumPy 라이브러리의 별칭입니다. 직선을 그리는 데에는 Plot 함수를 사용하고, 그래픽을 표시하는 데에는 Show 함수를 사용합니다. 이 코드를 실행하면 그리기 창이 팝업되어 직선이 표시됩니다.
2. 일반적인 그래프 그리기 방법
선 그래프는 연속적인 데이터를 그리는 데 사용되는 그래프입니다. 플롯 기능을 사용하여 플롯할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 사인 함수 곡선을 그립니다.
x = np.arange(0, 10, 0.1) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.show()
여기서 x의 범위는 0부터 10까지(0.1단계)이고 y는 해당 사인 함수 값입니다.
산점도는 X 및 Y 좌표와 같은 두 변수 간의 관계를 그리는 데 사용됩니다. 그리기에는 스캐터 기능을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 다음 코드는 임의 데이터의 산점도를 생성합니다.
x = np.random.rand(50) y = np.random.rand(50) plt.scatter(x, y) plt.show()
여기서 x와 y는 모두 길이가 50인 임의의 숫자입니다.
막대 차트는 다양한 범주의 수치 값을 비교하는 데 사용됩니다. bar 함수를 사용하여 그릴 수 있습니다. 예를 들어 다음 코드는 간단한 히스토그램을 그립니다.
x = ["A", "B", "C", "D", "E"] y = [10, 5, 8, 12, 7] plt.bar(x, y) plt.show()
여기서 x는 카테고리이고 y는 각 카테고리 아래의 숫자 크기입니다.
히스토그램은 데이터 세트의 분포를 표시하는 데 사용됩니다. hist 함수를 사용하여 그릴 수 있습니다. 예를 들어 다음 코드는 임의 데이터의 히스토그램을 표시합니다.
x = np.random.randn(1000) plt.hist(x) plt.show()
여기서 x는 길이가 1000인 임의의 숫자입니다.
원형 차트는 다양한 범주의 비율을 표시하는 데 사용됩니다. 파이 기능을 사용하여 그림을 그릴 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 간단한 원형 차트를 그립니다.
labels = ["A", "B", "C", "D", "E"] sizes = [15, 30, 45, 10, 5] plt.pie(sizes, labels=labels) plt.show()
여기서 size는 각 카테고리의 크기이고 labels는 각 카테고리의 이름입니다.
3. Matplotlib 고급
xlabel, ylabel, 제목 기능을 사용하여 가로축, 세로축 및 그래픽 제목 설정:
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.title("Title")
plt.plot(x, y)
plt.show()범례 기능을 사용하여 설정 legend, 다양한 데이터 세트를 구별하는 데 사용됩니다:
x1 = np.arange(0, 10, 0.1) y1 = np.sin(x1) x2 = np.arange(0, 10, 0.1) y2 = np.cos(x2) plt.plot(x1, y1, label="sin") plt.plot(x2, y2, label="cos") plt.legend() plt.show()
그중 label 매개변수는 다양한 데이터 세트를 구별하는 데 사용되고 legend 기능은 범례를 표시하는 데 사용됩니다.
fmt 매개변수를 사용하여 색상, 선 모양, 선 너비와 같은 선 스타일을 설정할 수 있습니다.
plt.plot(x, y, "r--", linewidth=2) plt.show()
여기서, r--는 빨간색 점선을 나타내고 선폭은 매개변수는 선 너비를 설정하는 데 사용됩니다.
서브 플롯 기능을 사용하여 여러 서브 플롯을 그릴 수 있습니다.
plt.subplot(2, 2, 1) plt.plot(x, y) plt.subplot(2, 2, 2) plt.scatter(x, y) plt.subplot(2, 2, 3) plt.bar(x, y) plt.subplot(2, 2, 4) plt.hist(x) plt.show()
그 중 서브 플롯 함수는 행 수, 열 수 및 서브 플롯 일련 번호를 나타내는 3개의 매개 변수를 허용합니다.
savefig 함수를 사용하여 그래픽을 파일로 저장합니다.
plt.plot(x, y)
plt.savefig("figure.png")여기서 매개변수는 파일 이름과 경로를 나타냅니다.
결론
이 글에서는 matplotlib 그리기 라이브러리의 기본 사용법과 일반적인 그래픽 그리기 방법, 그리고 몇 가지 고급 기술을 소개합니다. Python 과학 컴퓨팅의 필수 부분인 matplotlib 드로잉 라이브러리를 학습하면 데이터 시각화 및 데이터 분석을 더 잘 수행하는 데 도움이 됩니다.
위 내용은 Python의 matplotlib 그리기 라이브러리에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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