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Matplotlib 은 Python 에서 강력한 데이터 시각화 도구입니다. 이 튜토리얼에서는 Matplotlib 을 사용하여 중심 척추 (centered spines) 와 화살표가 있는 플롯을 만드는 방법을 배웁니다.
VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단을 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 접근하십시오.
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 중 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
플롯을 만들기 전에 필요한 라이브러리를 가져와야 합니다. 이 경우 Matplotlib 과 NumPy 가 필요합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np다음으로, subplots() 함수를 사용하여 figure 및 axis 객체를 생성해야 합니다. 이 함수는 (figure, axis) 튜플을 반환하며, 이를 사용하여 플롯을 수정할 수 있습니다.
fig, ax = plt.subplots()기본적으로 축 (spines) 은 플롯의 가장자리에 그려집니다. 이 경우, 왼쪽 및 하단 축을 플롯의 중심으로 이동하려고 합니다.
ax.spines[["left", "bottom"]].set_position(("data", 0))또한 필요하지 않으므로 상단 및 오른쪽 축을 숨기려고 합니다.
ax.spines[["top", "right"]].set_visible(False)축의 방향을 나타내기 위해 축 (spines) 의 끝에 화살표를 그릴 수 있습니다.
ax.plot(1, 0, ">k", transform=ax.get_yaxis_transform(), clip_on=False)
ax.plot(0, 1, "^k", transform=ax.get_xaxis_transform(), clip_on=False)마지막으로, 시각화를 위해 플롯에 데이터를 추가할 수 있습니다. 이 경우, plot() 함수를 사용하여 사인파를 플롯할 수 있습니다.
x = np.linspace(-0.5, 1., 100)
ax.plot(x, np.sin(x*np.pi))이 튜토리얼에서는 Matplotlib 를 사용하여 중심 축 (spines) 과 화살표가 있는 플롯을 만드는 방법을 배웠습니다. 축 (spines) 을 플롯의 중심으로 이동하고, 불필요한 축을 숨기고, 축의 끝에 화살표를 그리는 방법을 배웠습니다. 또한 플롯에 데이터를 추가하고 시각화하는 방법도 배웠습니다.