소개
이 랩에서는 Matplotlib 의 contourf 함수를 사용하여 로그 색상 척도를 가진 채워진 등고선 플롯을 만드는 방법을 배웁니다. 양수 및 음수 값을 가진 데이터 세트를 사용하여 이 기능을 시연합니다.
VM 팁
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 중에 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 즉시 해결해 드리겠습니다.
필요한 라이브러리 가져오기
다음 라이브러리를 가져와야 합니다.
- 플롯 및 시각화를 위한
matplotlib.pyplot - 데이터 세트 생성을 위한
numpy
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
데이터 세트 생성
numpy를 사용하여 양수 및 음수 값을 가진 데이터 세트를 생성합니다.
N = 100
x = np.linspace(-3.0, 3.0, N)
y = np.linspace(-2.0, 2.0, N)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
## A low hump with a spike coming out.
## Needs to have z/colour axis on a log scale, so we see both hump and spike.
## A linear scale only shows the spike.
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
Z2 = np.exp(-(X * 10)**2 - (Y * 10)**2)
z = Z1 + 50 * Z2
## Put in some negative values (lower left corner) to cause trouble with logs:
z[:5, :5] = -1
## The following is not strictly essential, but it will eliminate
## a warning. Comment it out to see the warning.
z = ma.masked_where(z <= 0, z)
플롯 생성
contourf 함수를 사용하여 로그 색상 척도를 가진 채워진 등고선 플롯을 생성합니다.
fig, ax = plt.subplots()
cs = ax.contourf(X, Y, z, locator=ticker.LogLocator(), cmap=cm.PuBu_r)
cbar = fig.colorbar(cs)
plt.show()
플롯 사용자 정의
레이블과 제목을 추가하고 색상 맵을 변경하여 플롯을 사용자 정의할 수 있습니다.
fig, ax = plt.subplots()
cs = ax.contourf(X, Y, z, locator=ticker.LogLocator(), cmap=cm.coolwarm)
ax.set_title('Contourf Plot with Log Color Scale')
ax.set_xlabel('X-axis')
ax.set_ylabel('Y-axis')
cbar = fig.colorbar(cs)
plt.show()
요약
이 랩에서는 Matplotlib 에서 contourf 함수를 사용하여 로그 색상 척도를 가진 채워진 등고선 플롯을 만드는 방법을 배웠습니다. 또한 레이블과 제목을 추가하고 색상 맵을 변경하여 플롯을 사용자 정의하는 방법도 배웠습니다.