matplotlib를 사용하여 산점도를 만드는 초보자 가이드

matplotlib는 Python에서 가장 일반적으로 사용되는 데이터 시각화 라이브러리 중 하나입니다. 선 그래프, 막대 그래프, 분산형 차트 등을 포함한 다양한 플로팅 옵션을 제공합니다. 이 기사에서는 matplotlib를 사용하여 산점도를 그리는 방법을 설명하고 초보자가 빠르게 시작할 수 있도록 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. matplotlib 모듈 가져오기

matplotlib를 사용하여 산점도 그리기를 시작하기 전에 먼저 관련 Python 모듈을 가져와야 합니다. 코드는 다음과 같습니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

그 중 데이터 분석 및 처리를 위해서는 pandas 모듈을 사용해야 합니다. 산점도를 그리려면 matplotlib.pyplot 모듈을 사용해야 합니다.

2. 데이터 준비

산점도를 그리려면 2차원 좌표 데이터 세트가 필요합니다. 여기서는 pandas 모듈의 DataFrame 객체를 사용하여 데이터를 저장합니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

data = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [7.2, 6.4, 9.5, 8.1, 7.7]})

여기서 DataFrame 객체 데이터를 생성하고 두 개의 열 x와 y를 포함하며 각 열에는 5개의 데이터 포인트가 포함됩니다. 이해를 돕기 위해 사전 형태로 데이터를 생성합니다.

3. 산점도 그리기

데이터를 사용하여 matplotlib.pyplot을 사용하여 산점도를 그릴 수 있습니다. 코드는 다음과 같습니다.

plt.scatter(data['x'], data['y'])
plt.show()

위 코드에서 plt.scatter() 함수는 데이터를 산점도에 매핑하고, plt.show() 함수는 그래프를 화면에 표시합니다.

코드를 실행하면 간단한 산점도를 성공적으로 그릴 수 있습니다.

4. 산점도 스타일 수정

matplotlib은 데이터 외에도 다양한 시각화 요구 사항을 충족하는 다양한 그리기 옵션을 제공합니다. 예를 들어 필요에 따라 산점도의 색상, 크기, 모양 등을 유연하게 수정할 수 있습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

plt.scatter(data['x'], data['y'], color='red', marker='x', s=80)
plt.show()

위 코드에서는 색상, 마커, s 매개변수를 통해 산점도의 스타일을 수정합니다. 즉, 크기가 80인 빨간색 X자형 산점도가 됩니다. .

5. 축 레이블 추가

산점도를 더 쉽게 해석하려면 x 및 y 축에 레이블을 추가해야 합니다. xlabel() 및 ylabel() 함수를 호출하면 좌표축에 레이블을 빠르게 추가할 수 있습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

plt.scatter(data['x'], data['y'], color='red', marker='x', s=80)
plt.xlabel('x-axis')
plt.ylabel('y-axis')
plt.show()

6. 축 크기 및 범위 수정

경우에 따라 수정해야 합니다. 좌표축 범위를 조정하거나 보다 친숙한 눈금을 표시합니다. xlim() 및 ylim() 함수를 호출하면 좌표축의 범위를 정확하게 수정할 수 있습니다. 동시에 xticks() 및 yticks() 함수를 사용하여 눈금의 위치와 레이블을 사용자 정의할 수 있습니다.

7. 결론

위 내용은 이 기사의 학습을 통해 초보자가 matplotlib를 사용하여 산점도를 그리는 방법을 이해하고 특정 요구에 따라 그래픽 스타일을 유연하게 수정할 수 있습니다. 동시에 matplotlib 모듈의 숙련도를 높이기 위해 학습 과정에서 더 많은 연습을 하는 것이 좋습니다.

위 내용은 matplotlib를 사용하여 산점도를 만드는 초보자 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!