Matplotlib 은 Python 에서 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리입니다. 선 그래프, 막대 그래프, 산점도 등 다양한 유형의 그래프와 차트를 생성할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 Matplotlib 을 사용하여 날짜 데모 변환 그래프를 만드는 과정을 안내합니다.
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때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한 사항으로 인해 작업의 유효성 검사를 자동화할 수 없습니다.
학습 중에 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
그래프를 생성하기 전에, Matplotlib, NumPy 및 datetime 과 같은 필요한 라이브러리를 가져와야 합니다. 다음 코드를 복사하여 붙여넣으십시오:
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.dates import DateFormatter, DayLocator, HourLocator, drange다음으로, datetime 라이브러리를 사용하여 날짜와 델타 값을 정의합니다. 날짜 범위는 2000 년 3 월 2 일부터 2000 년 3 월 6 일까지이며, 6 시간 간격으로 설정됩니다. 다음 코드를 복사하여 붙여넣으십시오:
date1 = datetime.datetime(2000, 3, 2)
date2 = datetime.datetime(2000, 3, 6)
delta = datetime.timedelta(hours=6)
dates = drange(date1, date2, delta)날짜 범위를 정의한 후, NumPy 의 arange 함수를 사용하여 y 값을 생성합니다. y 값은 날짜 수와 동일한 길이를 갖습니다. 다음 코드를 복사하여 붙여넣으십시오:
y = np.arange(len(dates))이제 날짜와 y 값을 사용하여 그래프를 생성할 수 있습니다. 먼저 subplots 함수를 사용하여 figure 및 axis 객체를 생성합니다. 그런 다음 plot 함수를 사용하여 그래프를 그립니다. 다음 코드를 복사하여 붙여넣으십시오:
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(dates, y**2, 'o')그래프의 가독성을 높이기 위해 x 축 범위를 범위 내 첫 번째 날짜와 마지막 날짜로 설정합니다. 또한 주요 및 보조 로케이터 (locator) 를 각각 DayLocator 및 HourLocator 로 설정합니다. 마지막으로 DateFormatter 함수를 사용하여 날짜 형식을 지정합니다. 다음 코드를 복사하여 붙여넣으십시오:
ax.set_xlim(dates[0], dates[-1])
ax.xaxis.set_major_locator(DayLocator())
ax.xaxis.set_minor_locator(HourLocator(range(0, 25, 6)))
ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m-%d'))
ax.fmt_xdata = DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S')기본적으로 x 축 레이블은 수평 방향으로 표시됩니다. 레이블을 대각선 방향으로 회전하여 가독성을 높일 수 있습니다. 다음 코드를 복사하여 붙여넣으십시오:
fig.autofmt_xdate()마지막으로 show 함수를 사용하여 그래프를 표시할 수 있습니다. 다음 코드를 복사하여 붙여넣으십시오:
plt.show()이 튜토리얼에서는 Matplotlib 을 사용하여 날짜 데모 변환 그래프를 만드는 방법을 배웠습니다. 필요한 라이브러리 가져오기, 날짜 및 y 값 정의, 그래프 생성, x 축 서식 지정 및 그래프 표시를 다루었습니다. 이 지식을 바탕으로 Matplotlib 을 사용하여 자신만의 사용자 지정 그래프와 차트를 만들 수 있습니다.