인접 서브플롯 생성

소개

데이터 시각화에서 공통 축을 공유하는 여러 개의 플롯을 생성하는 것이 유용한 경우가 많습니다. 이는 Matplotlib 의 subplots 함수를 사용하여 달성할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 공통 x 축을 공유하는 인접한 서브플롯을 만드는 방법을 배우겠습니다.

VM 팁

VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단 모서리를 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 접근하십시오.

때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수도 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한 사항으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.

학습 중에 문제가 발생하면 Labby 에게 자유롭게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 즉시 해결해 드리겠습니다.

라이브러리 임포트

필요한 라이브러리인 numpy와 matplotlib.pyplot을 임포트하는 것으로 시작합니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

데이터 생성

플롯할 샘플 데이터를 생성합니다. 여기서는 numpy 라이브러리를 사용하여 세 개의 데이터 배열을 생성합니다.

t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)

s1 = np.sin(2 * np.pi * t)
s2 = np.exp(-t)
s3 = s1 * s2

서브플롯 생성

Matplotlib 의 subplots 함수를 사용하여 세 개의 서브플롯을 생성합니다. 서브플롯이 공통 x 축을 공유하도록 sharex 매개변수를 True로 설정합니다. 또한 subplots_adjust 함수를 사용하여 서브플롯 간의 수직 간격을 제거합니다.

fig, axs = plt.subplots(3, 1, sharex=True)
fig.subplots_adjust(hspace=0)

데이터 플롯

각 서브플롯에 데이터를 플롯하고 각 플롯의 y-축 눈금 값과 범위를 설정합니다.

axs[0].plot(t, s1)
axs[0].set_yticks(np.arange(-0.9, 1.0, 0.4))
axs[0].set_ylim(-1, 1)

axs[1].plot(t, s2)
axs[1].set_yticks(np.arange(0.1, 1.0, 0.2))
axs[1].set_ylim(0, 1)

axs[2].plot(t, s3)
axs[2].set_yticks(np.arange(-0.9, 1.0, 0.4))
axs[2].set_ylim(-1, 1)

플롯 표시

Matplotlib 의 show 함수를 사용하여 플롯을 표시합니다.

plt.show()

요약

이 튜토리얼에서는 Matplotlib 의 subplots 함수를 사용하여 공통 x-축을 공유하는 인접한 서브플롯을 만드는 방법을 배웠습니다. 또한 각 플롯의 y-축 눈금 값과 범위를 설정하는 방법도 배웠습니다. 이 기술은 공통 축을 공유하는 여러 데이터 세트를 비교하기 위한 데이터 시각화에 유용합니다.