소개
이 튜토리얼은 Python 의 Matplotlib 을 사용하여 육각형 빈 플롯을 만드는 과정을 안내합니다. 육각형 빈 플롯은 빈이 육각형이고 색상이 각 빈 내의 데이터 포인트 수를 나타내는 2D 히스토그램 플롯입니다. 이는 대규모 데이터 세트의 분포를 시각화하는 데 유용합니다.
VM 팁
VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단 모서리를 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 접근하십시오.
때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한으로 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
육각형 빈 플롯을 생성하려면 다음 라이브러리를 임포트해야 합니다.
- 플롯 생성을 위한
matplotlib.pyplot - 임의의 데이터를 생성하기 위한
numpy
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
데이터 생성
numpy.random.standard_normal()과 numpy.random.standard_normal()을 사용하여 100,000 개의 데이터 포인트를 생성합니다. standard_normal()은 평균 0, 표준 편차 1 인 표준 정규 분포에서 임의의 숫자를 생성합니다.
np.random.seed(19680801)
n = 100_000
x = np.random.standard_normal(n)
y = 2.0 + 3.0 * x + 4.0 * np.random.standard_normal(n)
xlim = x.min(), x.max()
ylim = y.min(), y.max()
육각형 빈 플롯 생성
matplotlib.pyplot.hexbin()을 사용하여 육각형 빈 플롯을 생성합니다.
fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 4))
hb = ax.hexbin(x, y, gridsize=50, cmap='inferno')
ax.set(xlim=xlim, ylim=ylim)
ax.set_title("Hexagon binning")
cb = fig.colorbar(hb, ax=ax, label='counts')
여기서 그리드 크기를 50 으로 설정하고 컬러 맵을 'inferno'로 설정합니다. 또한 각 육각형 내의 데이터 포인트 수를 표시하기 위해 컬러 바를 추가합니다.
로그 색상 스케일 추가
hexbin()에서 bins='log'를 설정하여 육각형 빈 플롯에 로그 색상 스케일을 추가할 수 있습니다.
fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 4))
hb = ax.hexbin(x, y, gridsize=50, bins='log', cmap='inferno')
ax.set(xlim=xlim, ylim=ylim)
ax.set_title("With a log color scale")
cb = fig.colorbar(hb, ax=ax, label='log10(N)')
플롯 표시
마지막으로, plt.show()를 사용하여 플롯을 표시합니다.
plt.show()
요약
이 튜토리얼에서는 Python 에서 matplotlib.pyplot.hexbin()을 사용하여 육각형 빈 플롯을 만드는 방법을 배웠습니다. numpy.random.standard_normal() 및 numpy.random.standard_normal()을 사용하여 임의 데이터를 생성하고, 육각형 빈 플롯을 만들고, 로그 색상 스케일을 추가하고, plt.show()를 사용하여 플롯을 표시했습니다.