Matplotlib 눈금 | 데이터 시각화 튜토리얼

소개

Matplotlib 플롯에서 눈금 (tick) 은 축 상의 데이터 포인트 위치를 표시하는 데 사용됩니다. 주 눈금 (major tick) 은 데이터 포인트의 값을 나타내는 더 큰 눈금이며, 보조 눈금 (minor tick) 은 주 눈금 사이에 배치되는 더 작은 눈금입니다. 이 튜토리얼에서는 Matplotlib 에서 주 눈금과 보조 눈금을 사용하는 방법을 보여줍니다.

VM 팁

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학습 중 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.

필요한 라이브러리 가져오기 및 데이터 생성

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## Create data
t = np.arange(0.0, 100.0, 0.1)
s = np.sin(0.1 * np.pi * t) * np.exp(-t * 0.01)

먼저, 필요한 라이브러리, 즉 Matplotlib 와 NumPy 를 가져옵니다. 그런 다음 플롯할 데이터를 생성합니다. 이 예제에서는 numpy 배열 "t"를 생성하고 t 를 사용하여 다른 numpy 배열 "s"를 계산합니다.

데이터 플롯

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t, s)

다음으로, figure 와 axis 객체를 생성하고 axis 에 데이터를 플롯합니다.

주요 및 보조 로케이터 설정

## Set the major locator
ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(20))
## Set the major formatter
ax.xaxis.set_major_formatter('{x:.0f}')
## Set the minor locator
ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(5))

여기서는 주요 로케이터 (major locator) 를 20 의 배수에 눈금을 표시하도록 설정하고, 주요 포매터 (major formatter) 를 ".0f" 형식으로 주요 눈금에 레이블을 지정하도록 설정하며, 보조 로케이터 (minor locator) 를 5 의 배수에 눈금을 표시하도록 설정합니다.

플롯 표시

plt.show()

마지막으로, 플롯을 표시합니다.

주요 및 보조 눈금에 대한 자동 눈금 선택

## Create data
t = np.arange(0.0, 100.0, 0.01)
s = np.sin(2 * np.pi * t) * np.exp(-t * 0.01)

## Plot the data
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t, s)

## Set the minor locator
ax.xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator())

## Set the tick parameters
ax.tick_params(which='both', width=2)
ax.tick_params(which='major', length=7)
ax.tick_params(which='minor', length=4, color='r')

## Display the plot
plt.show()

이 단계에서는 새로운 데이터를 생성하고 플롯합니다. 그런 다음 보조 눈금의 수를 자동으로 선택하도록 보조 로케이터 (minor locator) 를 설정합니다. 그 후, 주요 및 보조 눈금 모두에 대해 눈금 매개변수 (tick parameters), 즉 눈금의 너비, 길이 및 색상을 설정합니다. 마지막으로, 플롯을 표시합니다.

요약

이 튜토리얼에서는 Matplotlib 에서 주요 및 보조 눈금을 사용하는 방법을 보여주었습니다. 주요 및 보조 로케이터 (locator) 와 포매터 (formatter) 를 설정하는 방법과 보조 눈금의 수를 자동으로 선택하는 방법을 살펴보았습니다. 또한 눈금 매개변수, 즉 눈금의 너비, 길이 및 색상을 설정하는 방법도 살펴보았습니다.

Matplotlib 의 주요 및 보조 눈금

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