Matplotlib 는 데이터 시각화를 위해 사용되는 Python 라이브러리입니다. 이 랩에서는 Matplotlib 에서 플롯에 컬러바 (colorbar) 를 추가하는 방법을 배우겠습니다. 컬러바는 컬러맵 (colormap) 이 나타내는 값의 범위를 표시하는 데 유용합니다.
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때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.
학습 중에 문제가 발생하면 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
먼저 필요한 라이브러리를 임포트하는 것으로 시작합니다. 플롯을 생성하기 위한 인터페이스를 제공하는 Matplotlib 의 pyplot 모듈을 사용합니다.
import matplotlib.pyplot as plt다음으로, Matplotlib 의 imshow 함수를 사용하여 플롯을 생성합니다. 이 함수는 플롯에 이미지를 표시합니다. 또한 두 개의 서브플롯 (subplot) 이 있는 figure 를 생성합니다.
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
fig.subplots_adjust(wspace=0.5)
im1 = ax1.imshow([[1, 2], [3, 4]])
im2 = ax2.imshow([[1, 2], [3, 4]])이제 Matplotlib 의 make_axes_locatable 함수를 사용하여 각 서브플롯에 컬러바 (colorbar) 를 추가합니다. 이 함수는 기존 axes 를 가져와 새로운 AxesDivider에 추가하고 AxesDivider를 반환합니다. AxesDivider의 append_axes 메서드를 사용하여 원래 axes 의 지정된 측면 ("top", "right", "bottom", 또는 "left") 에 새로운 axes 를 생성할 수 있습니다.
ax1_divider = make_axes_locatable(ax1)
cax1 = ax1_divider.append_axes("right", size="7%", pad="2%")
cb1 = fig.colorbar(im1, cax=cax1)
ax2_divider = make_axes_locatable(ax2)
cax2 = ax2_divider.append_axes("top", size="7%", pad="2%")
cb2 = fig.colorbar(im2, cax=cax2, orientation="horizontal")
cax2.xaxis.set_ticks_position("top")마지막으로, Matplotlib 의 show 함수를 사용하여 플롯을 표시합니다.
plt.show()이 랩에서는 Matplotlib 에서 플롯에 컬러바 (colorbar) 를 추가하는 방법을 배웠습니다. make_axes_locatable 함수를 사용하여 플롯에 추가적인 axes 를 추가하고, colorbar 함수를 사용하여 컬러바를 생성했습니다. 또한 컬러바의 방향과 위치를 변경하는 방법도 배웠습니다.