초급부터 고급까지 Matplotlib 그리기 방법을 설명합니다.

그림이 포함된 Matplotlib 그리기 방법: 기본부터 고급까지 구체적인 코드 예제가 필요합니다.

소개:
Matplotlib는 데이터 시각화에 일반적으로 사용되는 강력한 그리기 라이브러리입니다. 단순한 꺾은선형 차트든, 복잡한 분산형 차트든, 3D 차트이든 Matplotlib는 귀하의 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 이번 글에서는 Matplotlib의 그리기 방법을 기본부터 고급까지 자세하게 소개하고 구체적인 코드 예시를 제공합니다.

1. Matplotlib 설치 및 가져오기

1. Matplotlib 설치
   Matplotlib를 설치하려면 터미널에서 pip install matplotlib 명령을 사용하세요.
2. Matplotlib 가져오기
   import matplotlib.pyplot을 plt로 사용하여 Matplotlib을 가져오고 일반적으로 사용되는 별칭 plt에 동의하여 후속 호출을 용이하게 합니다.

2. 간단한 선 차트 그리기
다음은 지난 12개월 동안 회사의 매출 변화를 보여주는 간단한 선 차트 예시입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']
sales = [100, 120, 150, 130, 140, 160, 180, 170, 190, 200, 210, 220]

# 创建图表和画布
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 绘制折线图
plt.plot(months, sales, marker='o', linestyle='-', color='blue')

# 设置标题和标签
plt.title('Sales Trend')
plt.xlabel('Months')
plt.ylabel('Sales')

# 显示图表
plt.show()

3. 맞춤형 차트 스타일
Matplotlib은 차트를 더욱 개인화하고 아름답게 만들 수 있는 다양한 차트 스타일 설정을 제공합니다.

1. 색상 및 선 스타일 조정

   plt.plot(months, sales, marker='o', linestyle='-', color='blue')

   marker 매개변수를 통해 마커 스타일을, linestyle 매개변수를 통해 linestyle 매개변수, color 매개변수를 통해 색상을 설정할 수 있습니다.

2. 범례 설정

   plt.plot(months, sales, marker='o', linestyle='-', color='blue', label='Sales')
   plt.legend()

   label 매개변수를 사용하여 범례 레이블을 설정한 다음 plt.legend() 메서드를 사용하여 범례를 표시합니다.

3. 격자선 추가

   plt.grid(True)

   격자선을 추가하려면 plt.grid(True) 메서드를 사용하세요.

4. 산점도 및 막대 차트 그리기
선형 차트 외에도 Matplotlib는 산점도 및 막대 차트 그리기도 지원합니다.

1. 산점도 그리기
   아래는 도시의 온도와 강수량 간의 관계를 보여주는 간단한 산점도의 예입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
temperature = [15, 19, 22, 18, 25, 28, 30, 29, 24, 20]
rainfall = [20, 40, 30, 10, 55, 60, 70, 50, 45, 35]

# 创建图表和画布
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 绘制散点图
plt.scatter(temperature, rainfall, color='red')

# 设置标题和标签
plt.title('Temperature vs Rainfall')
plt.xlabel('Temperature (°C)')
plt.ylabel('Rainfall (mm)')

# 显示图表
plt.show()

2. 막대 차트 그리기
   아래는 여러 지역의 특정 제품 판매량을 보여주는 간단한 막대 차트 예입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
regions = ['North', 'South', 'East', 'West']
sales = [100, 120, 150, 130]

# 创建图表和画布
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 绘制条形图
plt.bar(regions, sales, color='blue')

# 设置标题和标签
plt.title('Sales by Region')
plt.xlabel('Region')
plt.ylabel('Sales')

# 显示图表
plt.show()

5. 고급 차트 그리기
Matplotlib에서는 원형 차트, 3D 차트 등 더 복잡한 차트도 그릴 수 있습니다.

1. 원형 차트 그리기
   아래는 시장에서 다양한 제품의 판매 비율을 보여주는 간단한 원형 차트 예입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
products = ['A', 'B', 'C', 'D']
sales = [30, 20, 25, 15]

# 创建图表和画布
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 绘制饼图
plt.pie(sales, labels=products, autopct='%.1f%%')

# 设置标题
plt.title('Sales by Product')

# 显示图表
plt.show()

2. 3D 그래프 그리기
   다음은 특정 함수의 3차원 표면 그래프를 보여주는 간단한 3D 그래프 예시입니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

# 创建图表和画布
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制3D图
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')

# 设置标题和标签
ax.set_title('3D Surface Plot')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图表
plt.show()

결론:
본 글의 소개와 예시를 통해 Matplotlib의 그리기 방법과 활용 기법을 이해할 수 있습니다. 단순한 꺾은선형 차트이든, 복잡한 분산형 차트와 3D ​​차트이든 Matplotlib는 데이터 시각화에 대한 다양한 요구 사항을 충족할 수 있는 풍부한 기능과 옵션을 제공합니다. 이 기사가 초보자와 숙련된 사용자 모두에게 도움이 되어 Matplotlib을 데이터 분석 및 표시에 더 잘 사용할 수 있기를 바랍니다.

위 내용은 초급부터 고급까지 Matplotlib 그리기 방법을 설명합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!