이 랩에서는 Matplotlib 을 사용하여 Python 에서 다양한 스케일의 플롯을 만드는 방법을 배우게 됩니다. 특히, 서로 다른 왼쪽 및 오른쪽 스케일을 가진 두 개의 플롯을 동일한 축에 만드는 방법을 배우게 됩니다.
VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단을 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 접속하십시오.
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 신속하게 해결해 드리겠습니다.
시작하기 전에 필요한 라이브러리를 임포트하겠습니다. 이 튜토리얼에서는 Matplotlib 과 NumPy 를 사용합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np다음으로, 플롯에 사용할 가짜 데이터를 생성합니다. numpy.arange를 사용하여 0.01 에서 10.0 까지 0.01 간격으로 값을 갖는 배열을 생성합니다. 그런 다음 numpy.exp와 numpy.sin을 사용하여 두 개의 데이터 세트를 생성합니다.
## Create some mock data
t = np.arange(0.01, 10.0, 0.01)
data1 = np.exp(t)
data2 = np.sin(2 * np.pi * t)이제 데이터를 갖추었으니 플롯을 생성할 수 있습니다. matplotlib.pyplot.subplots()를 사용하여 axes 객체를 생성하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 이 axes 객체에 첫 번째 데이터 세트를 플롯하고 레이블 색상을 빨간색으로 설정합니다.
fig, ax1 = plt.subplots()
color = 'tab:red'
ax1.set_xlabel('time (s)')
ax1.set_ylabel('exp', color=color)
ax1.plot(t, data1, color=color)
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)다음으로, ax1.twinx() 메서드를 사용하여 첫 번째 axes 객체와 동일한 x 축을 공유하는 두 번째 axes 객체를 인스턴스화합니다. 그런 다음 이 새로운 axes 객체에 두 번째 데이터 세트를 플롯하고 레이블 색상을 파란색으로 설정합니다.
ax2 = ax1.twinx()
color = 'tab:blue'
ax2.set_ylabel('sin', color=color)
ax2.plot(t, data2, color=color)
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)마지막으로, fig.tight_layout() 메서드를 사용하여 플롯의 레이아웃을 조정하고 matplotlib.pyplot.show()를 사용하여 표시합니다.
fig.tight_layout()
plt.show()생성된 플롯을 잠시 검토해 보십시오. 두 데이터 세트가 y 축에서 서로 다른 스케일을 갖는 것을 확인하십시오. 첫 번째 데이터 세트는 빨간색으로 플롯되고 플롯의 왼쪽에 스케일이 있는 반면, 두 번째 데이터 세트는 파란색으로 플롯되고 플롯의 오른쪽에 스케일이 있습니다.
축하합니다! Matplotlib 을 사용하여 Python 에서 서로 다른 스케일의 플롯을 생성하는 방법을 배웠습니다. 특히, 동일한 x 축을 공유하는 두 개의 서로 다른 axes 를 사용하여 서로 다른 왼쪽 및 오른쪽 스케일을 가진 두 개의 플롯을 동일한 axes 에 생성하는 방법을 배웠습니다. 두 axes 가 독립적이므로 원하는 대로 별도의 matplotlib.ticker 포매터 (formatter) 와 로케이터 (locator) 를 사용할 수 있습니다.