소개
이 랩에서는 Python 의 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 해칭 패턴 (hatched patterns) 이 있는 채워진 등고선 플롯 (filled contour plots) 을 만드는 방법을 배웁니다. 등고선 플롯은 3 차원 데이터를 2 차원으로 표시하는 데 사용됩니다. 특히 지형 데이터와 같이 봉우리와 골짜기가 있는 데이터를 시각화하는 데 유용합니다.
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 신속하게 해결해 드리겠습니다.
라이브러리 임포트
필요한 라이브러리를 임포트하는 것으로 시작합니다. 이 랩에서는 NumPy 와 Matplotlib 을 사용합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
데이터 생성
다음으로, 플롯할 샘플 데이터를 생성합니다. 이 예제에서는 x 및 y 값의 2D 그리드를 생성하고 이를 사용하여 z 값을 계산합니다.
## invent some numbers, turning the x and y arrays into simple
## 2d arrays, which make combining them together easier.
x = np.linspace(-3, 5, 150).reshape(1, -1)
y = np.linspace(-3, 5, 120).reshape(-1, 1)
z = np.cos(x) + np.sin(y)
컬러바가 있는 가장 간단한 해치 플롯
이 단계에서는 컬러바가 있는 가장 간단한 해치 플롯을 생성합니다. contourf 함수를 사용하여 채워진 등고선 플롯을 생성하고, hatches 매개변수를 사용하여 해치를 지정합니다.
fig1, ax1 = plt.subplots()
cs = ax1.contourf(x, y, z, hatches=['-', '/', '\\', '//'],
cmap='gray', extend='both', alpha=0.5)
fig1.colorbar(cs)
범례가 있는 색상 없는 해치 플롯
이 단계에서는 색상이 없는 해치 플롯을 생성하고 범례를 추가합니다. contour 함수를 사용하여 등고선 (contour lines) 을 생성하고, contourf 함수를 사용하여 색상 없이 해치를 지정합니다.
fig2, ax2 = plt.subplots()
n_levels = 6
ax2.contour(x, y, z, n_levels, colors='black', linestyles='-')
cs = ax2.contourf(x, y, z, n_levels, colors='none',
hatches=['.', '/', '\\', None, '\\\\', '*'],
extend='lower')
## create a legend for the contour set
artists, labels = cs.legend_elements(str_format='{:2.1f}'.format)
ax2.legend(artists, labels, handleheight=2, framealpha=1)
플롯 표시
마지막으로, show 함수를 사용하여 플롯을 표시합니다.
plt.show()
요약
이 랩에서는 Matplotlib 을 사용하여 해치 패턴이 있는 채워진 등고선 플롯을 만드는 방법을 배웠습니다. contour 및 contourf 함수를 사용하여 플롯을 생성하고, hatches 매개변수를 사용하여 해치를 지정했습니다. 또한 플롯에 컬러바 (colorbar) 와 범례 (legend) 를 추가했습니다.