소개
이 튜토리얼에서는 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 특정 위치에 사용자 정의 스파인 (spine) 을 만드는 방법을 보여줍니다.
VM 팁
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 제한 사항으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.
학습 중에 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
라이브러리 임포트
먼저, 이 튜토리얼에 필요한 라이브러리를 임포트해야 합니다. Matplotlib 과 NumPy 를 사용할 것입니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits import axisartist
Figure 및 Subplot 생성
add_gridspec 메서드를 사용하여 두 개의 subplot 이 있는 figure 를 생성합니다.
fig = plt.figure(figsize=(6, 3), layout="constrained")
gs = fig.add_gridspec(1, 2)
Subplot 1 생성
첫 번째 subplot 에서 axisartist.Axes를 사용하여 y=0 을 통과하는 새로운 축을 생성합니다. 또한 다른 spine 들을 보이지 않게 만듭니다.
ax0 = fig.add_subplot(gs[0, 0], axes_class=axisartist.Axes)
ax0.axis["y=0"] = ax0.new_floating_axis(nth_coord=0, value=0, axis_direction="bottom")
ax0.axis["y=0"].toggle(all=True)
ax0.axis["y=0"].label.set_text("y = 0")
ax0.axis["bottom", "top", "right"].set_visible(False)
Subplot 2 생성
두 번째 subplot 에서 axisartist.axislines.AxesZero를 사용하여 xzero 및 yzero 축을 자동으로 생성합니다. 다른 spine 들을 보이지 않게 하고 xzero 축을 보이도록 설정합니다.
ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 1], axes_class=axisartist.axislines.AxesZero)
ax1.axis["xzero"].set_visible(True)
ax1.axis["xzero"].label.set_text("Axis Zero")
ax1.axis["bottom", "top", "right"].set_visible(False)
데이터 플롯
이제 subplot 을 생성했으므로 np.sin(x)를 사용하여 데이터를 플롯할 수 있습니다.
x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
ax0.plot(x, np.sin(x))
ax1.plot(x, np.sin(x))
플롯 표시
마지막으로, plt.show()를 사용하여 플롯을 표시할 수 있습니다.
plt.show()
요약
이 튜토리얼에서는 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 특정 위치에 사용자 정의 스파인 (spine) 을 만드는 방법을 배웠습니다. 두 개의 subplot 이 있는 figure 를 생성하고 axisartist.Axes 및 axisartist.axislines.AxesZero를 사용하여 스파인을 만들었습니다. 또한 다른 스파인을 보이지 않게 하고 xzero 축을 보이도록 설정했습니다. 마지막으로 데이터를 플롯하고 플롯을 표시했습니다.