소개
Matplotlib 는 Python 에서 강력한 데이터 시각화 라이브러리입니다. 데이터 분석을 위한 고품질 그래프, 차트 및 그림을 생성하는 데 사용됩니다. 이 랩에서는 Matplotlib 를 사용하여 다양한 단위로 그림 크기를 조정하는 방법을 배우겠습니다.
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 자동화될 수 없습니다.
학습 중에 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 즉시 해결해 드리겠습니다.
환경 설정
시작하기 전에 Matplotlib 를 설치하여 환경을 설정해야 합니다. 터미널 또는 명령 프롬프트에서 pip 를 사용하여 설치할 수 있습니다.
!pip install matplotlib
또한 코드에서 Matplotlib 를 import 해야 합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
인치 단위의 그림 크기 (기본값)
Matplotlib 에서 기본 그림 크기 단위는 인치입니다. subplots 함수의 figsize 매개변수를 사용하여 그림 크기를 지정할 수 있습니다. 아래 코드는 6 인치 x 2 인치 크기의 그림을 만드는 방법을 보여줍니다.
plt.subplots(figsize=(6, 2))
plt.show()
센티미터 단위의 그림 크기
그림 크기를 센티미터 (cm) 단위로 지정할 수도 있습니다. 이렇게 하려면 센티미터 기반 숫자를 인치로 변환해야 합니다. cm 에서 인치로의 변환 계수인 1/2.54 를 센티미터 값에 곱하여 변환할 수 있습니다. 그런 다음 이 값을 subplots 함수의 figsize 매개변수로 사용할 수 있습니다. 아래 코드는 15cm x 5cm 크기의 그림을 만드는 방법을 보여줍니다.
cm = 1/2.54 ## centimeters in inches
plt.subplots(figsize=(15*cm, 5*cm))
plt.show()
픽셀 단위의 그림 크기
그림 크기를 픽셀 단위로 지정할 수도 있습니다. 이렇게 하려면 픽셀 값을 인치로 변환해야 합니다. 픽셀에서 인치로의 변환 계수는 dpi (dots per inch, 인치당 점) 값으로 1 을 나누어 얻을 수 있습니다. 그런 다음 이 값을 subplots 함수의 figsize 매개변수로 사용할 수 있습니다. 아래 코드는 600 픽셀 x 200 픽셀 크기의 그림을 만드는 방법을 보여줍니다.
px = 1/plt.rcParams['figure.dpi'] ## pixel in inches
plt.subplots(figsize=(600*px, 200*px))
plt.show()
빠른 대화형 작업
빠른 대화형 작업의 경우 픽셀이 일반적으로 적절한 크기 단위입니다. 픽셀 값을 인치로 변환하기 위해 기본 dpi 값인 100 을 사용할 수 있습니다. 그런 다음 이 값을 subplots 함수의 figsize 매개변수로 사용할 수 있습니다. 아래 코드는 픽셀 값을 사용하여 6 인치 x 2 인치 크기의 그림을 만드는 방법을 보여줍니다.
plt.subplots(figsize=(600/100, 200/100))
plt.show()
요약
이 랩에서는 Matplotlib 을 사용하여 다양한 단위로 그림 크기를 조정하는 방법을 배웠습니다. 그림 크기를 인치, 센티미터 또는 픽셀로 지정할 수 있습니다. 기본적으로 Matplotlib 의 그림 크기 단위는 인치입니다. 센티미터 기반 및 픽셀 값을 인치로 변환하여 이러한 단위로 그림 크기를 지정할 수 있습니다.