Matplotlib 컬러바 튜토리얼 | 데이터 시각화

소개

이 튜토리얼에서는 matplotlib 라이브러리를 사용하여 시각화를 위한 컬러바를 만드는 방법을 배웁니다. 컬러바는 플롯되는 데이터에 해당하는 색상 척도를 제공하여 시각화를 해석하는 데 유용한 도구입니다. matplotlib를 사용하여 양수 및 음수 데이터 값을 모두 가진 시각화를 위한 컬러바를 만들 것입니다.

VM 팁

VM 시작이 완료되면 왼쪽 상단을 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 액세스하십시오.

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

학습 중에 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공하면 문제를 즉시 해결해 드리겠습니다.

필요한 라이브러리 가져오기

필요한 라이브러리인 numpy와 matplotlib.pyplot을 가져오는 것으로 시작합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

데이터 생성

numpy의 mgrid 함수를 사용하여 플롯할 샘플 데이터를 생성합니다.

## setup some generic data
N = 37
x, y = np.mgrid[:N, :N]
Z = (np.cos(x*0.2) + np.sin(y*0.3))

양수 데이터 플롯 및 컬러바 생성

양수 데이터의 플롯을 생성하고, colorbar 함수를 사용하여 플롯에 컬러바를 추가합니다.

## plot just the positive data and save the
## color "mappable" object returned by ax1.imshow
pos = plt.imshow(Zpos, cmap='Blues', interpolation='none')

## add the colorbar using the figure's method,
## telling which mappable we're talking about and
## which axes object it should be near
plt.colorbar(pos)

음수 데이터 플롯 및 컬러바 생성

음수 데이터의 플롯을 생성하고, colorbar 함수를 사용하여 플롯에 컬러바를 추가합니다. 이번에는 컬러바의 위치와 앵커 (anchor) 및 축소 (shrink) 매개변수를 지정합니다.

## repeat everything above for the negative data
## you can specify location, anchor and shrink the colorbar
neg = plt.imshow(Zneg, cmap='Reds_r', interpolation='none')
plt.colorbar(neg, location='right', anchor=(0, 0.3), shrink=0.7)

양수 및 음수 데이터가 있는 플롯 생성

양수 및 음수 데이터가 모두 있는 플롯을 생성하고, colorbar 함수를 사용하여 플롯에 컬러바를 추가합니다. 이번에는 vmin 및 vmax 매개변수를 사용하여 컬러바의 최소 및 최대 값을 지정합니다.

## Plot both positive and negative values between +/- 1.2
pos_neg_clipped = plt.imshow(Z, cmap='RdBu', vmin=-1.2, vmax=1.2,
                             interpolation='none')

## Add minorticks on the colorbar to make it easy to read the
## values off the colorbar.
cbar = plt.colorbar(pos_neg_clipped, extend='both')
cbar.minorticks_on()

요약

이 튜토리얼에서는 matplotlib 라이브러리를 사용하여 시각화를 위한 컬러바를 만드는 방법을 배웠습니다. 양수 및 음수 데이터 값을 모두 사용하여 시각화를 위한 컬러바를 만드는 방법을 다루었습니다. 이러한 도구를 사용하면 더 유익하고 유용한 시각화를 만들 수 있습니다.

Matplotlib 를 이용한 컬러바 생성

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