matplotlib 시작하기: 빠른 튜토리얼

matplotlib 빠르게 시작하기: 간결한 튜토리얼

Matplotlib는 풍부한 그리기 도구를 제공하고 데이터 분석, 과학 컴퓨팅, 엔지니어링 도면 및 기타 분야에서 널리 사용되는 잘 알려진 Python 데이터 시각화 라이브러리입니다. 이 기사에서는 matplotlib를 빠르게 시작하는 방법을 소개하고 몇 가지 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. Matplotlib 설치
시작하기 전에 먼저 Matplotlib 라이브러리를 설치해야 합니다. pip 명령을 통해 설치할 수 있습니다:

pip install matplotlib

2. 기본 그리기 기능
2.1 꺾은선형 차트
꺾은선형 차트는 데이터의 추세 변화를 표시할 수 있는 가장 일반적으로 사용되는 데이터 시각화 방법입니다.

다음은 특정 장소의 연간 강우량을 보여주는 간단한 예입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

years = [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020]
rainfall = [800, 900, 850, 1000, 950, 1100]

plt.plot(years, rainfall, marker='o', linestyle='--', color='blue')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Rainfall (mm)')
plt.title('Annual Rainfall')
plt.show()

이 예에서는 먼저 연도와 연간 강우량을 각각 나타내는 두 개의 목록인 연도와 강우량을 정의합니다. 그런 다음 plt.plot() 함수를 통해 꺾은선형 차트를 그리고 선의 스타일과 색상을 지정합니다. 마지막으로 plt.xlabel(), plt.ylabel(), plt.title() 함수를 통해 차트의 가로, 세로 축 레이블과 제목을 설정하고, plt.show() 함수를 통해 차트를 표시합니다. .

2.2 산점도
산점도는 두 변수 사이의 관계를 나타내고 둘 사이의 분포 패턴을 관찰하는 데 사용할 수 있습니다.

다음은 학생의 체중과 키의 관계를 보여주는 간단한 예입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

weight = [50, 55, 60, 65, 70, 75]
height = [150, 160, 165, 170, 175, 180]

plt.scatter(weight, height, marker='o', color='red')
plt.xlabel('Weight (kg)')
plt.ylabel('Height (cm)')
plt.title('Student Weight vs Height')
plt.show()

이 예에서는 학생의 체중과 키를 각각 나타내는 체중과 신장이라는 두 개의 목록을 정의합니다. 그런 다음 plt.scatter() 함수를 통해 산점도를 그리고 산점의 스타일과 색상을 지정합니다. 마지막으로 plt.xlabel(), plt.ylabel(), plt.title() 함수를 통해 차트의 가로, 세로 축 레이블과 제목을 설정하고, plt.show() 함수를 통해 차트를 표시합니다. .

2.3 히스토그램
히스토그램은 다양한 카테고리 간의 데이터 크기를 비교하는 데 사용할 수 있습니다.

다음은 특정 장소의 월별 강우량을 보여주는 간단한 예입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun']
rainfall = [50, 45, 60, 70, 65, 80]

plt.bar(months, rainfall, color='green')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Rainfall (mm)')
plt.title('Monthly Rainfall')
plt.show()

이 예에서는 월별 강수량과 월별 강우량을 각각 나타내는 두 개의 목록인 월과 강수량을 정의합니다. 그런 다음 plt.bar() 함수를 통해 히스토그램을 그리고 열의 색상을 지정합니다. 마지막으로 plt.xlabel(), plt.ylabel(), plt.title() 함수를 통해 차트의 가로, 세로 축 레이블과 제목을 설정하고, plt.show() 함수를 통해 차트를 표시합니다. .

3. 고급 기능
Matplotlib은 기본 그리기 기능 외에도 하위 그림, 범례, 주석 등과 같은 다양한 고급 기능도 제공합니다.

3.1 Subplot
plt.subplot() 함수를 사용하여 서브플롯을 생성하고 각 서브플롯에 다양한 차트를 그릴 수 있습니다.

다음은 두 개의 서브플롯, 선 차트와 산점도를 보여주는 간단한 예입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

years = [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020]
rainfall = [800, 900, 850, 1000, 950, 1100]
weight = [50, 55, 60, 65, 70, 75]
height = [150, 160, 165, 170, 175, 180]

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(years, rainfall, marker='o', linestyle='--', color='blue')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Rainfall (mm)')
plt.title('Annual Rainfall')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.scatter(weight, height, marker='o', color='red')
plt.xlabel('Weight (kg)')
plt.ylabel('Height (cm)')
plt.title('Student Weight vs Height')

plt.tight_layout()
plt.show()

이 예에서는 plt.subplot(1, 2, 1) 및 plt.subplot(1 , 2, 2)을 사용하여 생성했습니다. 각각 2개의 하위 그래프. 여기서 (1, 2, 1)은 1행과 2열이 있는 하위 그래프의 첫 번째 하위 그래프를 나타내고, (1, 2, 2)는 그림의 1행과 2열이 있는 하위 그래프를 나타냅니다. . 그런 다음 각 하위 그림에 다른 그래프가 그려졌습니다. 마지막으로 plt.tight_layout() 함수를 통해 하위 그래프의 레이아웃을 조정하고, plt.show() 함수를 통해 차트를 표시합니다.

3.2 Legend
다양한 데이터의 의미를 설명하기 위해 plt.legend() 함수를 사용하여 범례를 추가할 수 있습니다.

다음은 특정 장소의 연간 및 월별 강수량을 표시하고 해당 범례를 추가하는 간단한 예입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

years = [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020]
rainfall_year = [800, 900, 850, 1000, 950, 1100]
months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun']
rainfall_month = [50, 45, 60, 70, 65, 80]

plt.plot(years, rainfall_year, marker='o', linestyle='--', color='blue', label='Yearly')
plt.bar(months, rainfall_month, color='green', label='Monthly')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Rainfall (mm)')
plt.title('Rainfall')
plt.legend()
plt.show()

이 예에서는 plt.plot() 및 plt.bar( ) 함수를 사용하여 연간 및 월별 강수량에 해당하는 레이블을 지정한 다음 plt.legend() 함수를 사용하여 범례를 추가합니다. 마지막으로 plt.xlabel(), plt.ylabel(), plt.title() 함수를 통해 차트의 가로, 세로 축 레이블과 제목을 설정하고, plt.show() 함수를 통해 차트를 표시합니다. .

3.3 주석
plt.annotate() 함수를 사용하여 차트에 텍스트 주석을 추가할 수 있습니다.

다음은 특정 장소의 연간 최대 강우량을 표시하고 해당 텍스트 주석을 차트에 추가하는 간단한 예입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

years = [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020]
rainfall = [800, 900, 850, 1000, 950, 1100]

plt.plot(years, rainfall, marker='o', linestyle='--', color='blue')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Rainfall (mm)')
plt.title('Annual Rainfall')

max_rainfall = max(rainfall)
max_index = rainfall.index(max_rainfall)
plt.annotate(f'Max: {max_rainfall}', xy=(years[max_index], max_rainfall),
             xytext=(years[max_index]+1, max_rainfall-50),
             arrowprops=dict(facecolor='black', arrowstyle='->'))

plt.show()

이 예에서는 먼저 max() 함수를 통해 강우량을 구합니다. 최대값과 해당 인덱스를 지정한 다음 plt.annotate() 함수를 사용하여 차트에 텍스트 레이블을 추가하고 레이블 위치와 화살표 스타일을 지정합니다. 마지막으로 plt.xlabel(), plt.ylabel(), plt.title() 함수를 통해 차트의 가로, 세로 축 레이블과 제목을 설정하고, plt.show() 함수를 통해 차트를 표시합니다. .

4. 요약
이 글의 소개를 통해 우리는 Matplotlib이 풍부한 그리기 도구를 제공하는 강력한 데이터 시각화 라이브러리임을 알 수 있습니다. 꺾은선형 차트, 분산형 차트, 막대형 차트 등 Matplotlib을 사용하면 쉽게 구현할 수 있습니다. 또한 Matplotlib은 차트를 보다 유연하게 사용자 정의할 수 있는 하위 그래프, 범례, 레이블 등과 같은 일부 고급 기능도 제공합니다. 이 튜토리얼이 Matplotlib을 빠르게 시작하는 데 도움이 되기를 바라며, 특정 코드 예제를 통해 Matplotlib 사용 방법을 더 잘 이해할 수 있기를 바랍니다.

위 내용은 matplotlib 시작하기: 빠른 튜토리얼의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!