심층 학습: 산점도 그리기를 위한 matplotlib의 고급 기술 습득

고급 가이드: Matplotlib 고급 산점도 그리기 기술 마스터

소개:
Matplotlib는 풍부한 그래픽 그리기 기능을 제공하는 강력하고 유연하며 사용하기 쉬운 그리기 라이브러리입니다. 그 중 산점도(Scatter Plot)는 일반적으로 사용되는 데이터 시각화 방법으로, 데이터 간의 관계를 보다 직관적으로 표시할 수 있습니다. 이 기사에서는 Matplotlib에서 고급 산점도를 그리는 기술을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. 기본 산점도 그리기
Matplotlib을 사용하여 산점도를 그리기 전에 관련 라이브러리와 데이터를 가져와야 합니다. 다음은 기본 산점도 그리기 예입니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(1)
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title("Basic Scatter Plot")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 显示图形
plt.show()

위 코드를 실행하면 x축과 y축이 각각 데이터의 두 차원을 나타내는 기본 산점도가 생성됩니다.

2. 산점도 스타일 조정
매개변수를 수정하여 산점도 스타일을 조정하여 그래프를 더욱 눈에 띄게 만들 수 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 매개변수 설정입니다.

# 绘制散点图（修改参数）
plt.scatter(x, y, c='red', s=100, alpha=0.5, marker='o', edgecolors='black')

# 添加标题和标签
plt.title("Customized Scatter Plot")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 显示图形
plt.show()

위 코드에서는 c 매개변수를 사용하여 분산점의 색상을 빨간색으로 설정하고 s 분산점의 크기를 100으로 설정하는 매개변수, alpha 매개변수는 분산점의 투명도를 0.5로 설정하고, marker 매개변수는 분산점의 모양을 0.5로 설정합니다. 원이고 edgecolors 매개변수는 분산점을 설정합니다. 테두리 색상은 검정색입니다. c参数设置散点的颜色为红色，s参数设置散点的大小为100，alpha参数设置散点的透明度为0.5，marker参数设置散点的形状为圆形，edgecolors参数设置散点的边界颜色为黑色。

三、绘制多组散点图
在某些情况下，我们需要同时绘制多组散点图，以展示不同数据之间的关系。以下是一个绘制多组散点图的示例：

# 生成随机数据
np.random.seed(1)
x1 = np.random.randn(100)
y1 = np.random.randn(100)
x2 = np.random.randn(100)
y2 = np.random.randn(100)

# 绘制散点图（多组）
plt.scatter(x1, y1, c='red', label='Group 1')
plt.scatter(x2, y2, c='blue', label='Group 2')

# 添加标题和标签
plt.title("Multiple Scatter Plots")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

以上代码中，我们通过多次调用scatter函数来绘制两组散点图，分别使用红色和蓝色表示。通过label参数设置每组散点图的标签，并使用legend函数在图形中添加图例。

四、使用颜色映射
当数据具有某种特定意义时，可以将颜色作为一个额外的维度来表示。以下是一个使用颜色映射绘制散点图的示例：

# 生成随机数据
np.random.seed(1)
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
colors = np.random.rand(100)

# 绘制散点图（使用颜色映射）
plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis')

# 添加颜色映射说明
cbar = plt.colorbar()
cbar.set_label("Color")

# 添加标题和标签
plt.title("Scatter Plot with Color Mapping")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")

# 显示图形
plt.show()

以上代码中，我们通过c参数传递一个数组作为颜色映射的依据，再通过cmap参数指定使用的颜色映射方案。然后使用colorbar

3. 여러 세트의 산점도 그리기

경우에 따라 서로 다른 데이터 간의 관계를 표시하기 위해 여러 세트의 산점도를 동시에 그려야 할 수도 있습니다. 다음은 여러 세트의 산점도를 그리는 예입니다.
rrreee

위 코드에서는 각각 빨간색과 파란색을 사용하여 scatter 함수를 여러 번 호출하여 두 세트의 산점도를 그립니다. label 매개변수를 통해 각 산점도 세트의 레이블을 설정하고 legend 함수를 사용하여 그래프에 범례를 추가합니다. 🎜🎜4. 색상 매핑 사용🎜데이터에 특정 의미가 있는 경우 색상을 추가 차원으로 표현할 수 있습니다. 다음은 색상 매핑을 사용하여 산점도를 그리는 예입니다. 🎜rrreee🎜위 코드에서는 색상 매핑의 기초로 c 매개변수를 통해 배열을 전달한 다음 cmap 매개변수는 사용할 색상 매핑 구성표를 지정합니다. 그런 다음 colorbar 기능을 사용하여 색상 매핑 지침을 추가하세요. 🎜🎜결론: 🎜이 글의 서문을 통해 우리는 Matplotlib을 사용하여 고급 산점도를 그리는 방법을 배웠습니다. 스타일 조정, 여러 산점도 세트 그리기, 색상 매핑 사용과 같은 기술을 사용하여 데이터 간의 관계를 표시할 수 있습니다. 이 글이 데이터 시각화에 도움이 되었기를 바랍니다. 🎜

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