Matplotlib의 서브플롯은 어떻게 여러 데이터 세트로 데이터 시각화를 향상시킬 수 있습니까?

여러 서브플롯이 데이터 시각화를 촉진하는 방법

여러 데이터세트로 작업할 때는 matplotlib의 서브플롯 기능의 복잡성을 이해하는 것이 중요합니다. 이 기사에서는 서브플롯 방법의 미묘한 차이를 자세히 살펴보고 그 기능과 한계를 강조합니다.

예제 코드에서 fig, 축은 전체 그림과 해당 서브플롯을 모두 포함합니다. 서브플롯은 이후에 다차원 배열로 axis 변수에 저장됩니다.

이 개념을 더 자세히 설명하기 위해 2x2 그리드에 플롯하려는 두 개의 데이터 세트가 있는 시나리오를 고려해 보겠습니다. 다음 코드는 이를 달성하는 방법을 보여줍니다.

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(10)
y = range(10)

fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

for row in ax:
    for col in row:
        col.plot(x, y)

plt.show()

이 코드는 4개의 하위 플롯이 있는 그림을 생성합니다. 각 서브플롯은 ax 배열을 통해 액세스할 수 있으므로 개별화된 사용자 정의가 가능합니다. 결과 시각화는 데이터에 대한 포괄적인 개요를 제공하여 빠른 비교와 통찰력을 가능하게 합니다.

또는 그림과 하위 도표를 별도로 생성하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

fig = plt.figure()

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(x, y)

plt.show()

이 방법은 원하는 하위 플롯 그리드도 생성하지만 추가 단계가 필요하고 이전 접근 방식의 우아함이 부족합니다. 따라서 효율적이고 간결한 데이터 시각화 작업을 위해서는 서브플롯의 유용성을 이해하는 것이 중요합니다.

위 내용은 Matplotlib의 서브플롯은 어떻게 여러 데이터 세트로 데이터 시각화를 향상시킬 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!