Python Matplotlib 마커 | 데이터 시각화 (Data Visualization)

소개

이 랩에서는 Python Matplotlib 을 사용하여 마커를 지정하는 다양한 방법을 살펴봅니다. 마커는 그래프의 점을 나타내는 데 사용되며 데이터 시각화를 향상시키기 위해 다양한 방식으로 사용자 정의할 수 있습니다.

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 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.

라이브러리 가져오기 및 랜덤 시드 설정

필요한 라이브러리를 가져오고 결과의 재현성을 보장하기 위해 랜덤 시드를 설정하는 것으로 시작합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## Set random seed
np.random.seed(19680801)

랜덤 데이터 생성

NumPy 의 random 모듈을 사용하여 랜덤 데이터를 생성합니다.

x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)
z = np.sqrt(x**2 + y**2)

서브플롯 생성

subplots() 함수를 사용하여 2x3 그리드의 서브플롯을 생성합니다.

fig, axs = plt.subplots(2, 3, sharex=True, sharey=True, layout="constrained")

마커 사용자 정의

다음과 같은 방법으로 마커를 사용자 정의합니다.

방법 1: Matplotlib 마커 심볼

marker 매개변수를 사용하여 Matplotlib 마커 심볼을 지정합니다.

axs[0, 0].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=">")
axs[0, 0].set_title("marker='>'")

방법 2: TeX 에서 마커

marker 매개변수를 사용하여 TeX 기호 이름을 $-기호로 묶어 TeX 에서 마커를 지정합니다.

axs[0, 1].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=r"$\clubsuit$")
axs[0, 1].set_title(r"marker=r'\$\clubsuit\$'")

방법 3: 경로에서 마커

marker 매개변수를 사용하여 (N, 2) array-like 로 N 개의 정점의 사용자 정의 경로를 지정합니다.

verts = [[-1, -1], [1, -1], [1, 1], [-1, -1]]
axs[0, 2].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=verts)
axs[0, 2].set_title("marker=verts")

방법 4: 정규 다각형 마커

marker 매개변수를 사용하여 튜플 (N, 0) 을 사용하여 정규 다각형 마커를 지정합니다.

axs[1, 0].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=(5, 0))
axs[1, 0].set_title("marker=(5, 0)")

방법 5: 정규 별 마커

marker 매개변수를 사용하여 튜플 (N, 1) 을 사용하여 정규 별 마커를 지정합니다.

axs[1, 1].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=(5, 1))
axs[1, 1].set_title("marker=(5, 1)")

방법 6: 정규 별표 마커

marker 매개변수를 사용하여 튜플 (N, 2) 를 사용하여 정규 별표 마커를 지정합니다.

axs[1, 2].scatter(x, y, s=80, c=z, marker=(5, 2))
axs[1, 2].set_title("marker=(5, 2)")

플롯 표시

show() 함수를 사용하여 플롯을 표시합니다.

plt.show()

요약

이 랩에서는 Python Matplotlib 에서 마커를 사용자 정의하는 다양한 방법을 배웠습니다. 마커를 지정하는 다양한 방법을 탐구하고 코드 예제를 통해 사용법을 시연했습니다. 마커를 사용자 정의함으로써 데이터 플롯의 시각적 매력을 향상시키고 더 많은 정보를 제공할 수 있습니다.

데이터 시각화를 위한 Matplotlib 마커 사용자 정의

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