Matplotlib 는 데이터 시각화를 위해 사용되는 널리 사용되는 Python 라이브러리입니다. 차트, 그래프 및 기타 시각화를 생성하기 위한 광범위한 도구를 제공합니다. 이 튜토리얼에서는 Matplotlib 를 사용하여 그라데이션이 있는 막대 차트를 만드는 방법을 배우게 됩니다.
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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 검사는 자동화될 수 없습니다.
학습 중에 문제가 발생하면 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 즉시 해결해 드리겠습니다.
먼저, NumPy 와 Matplotlib 과 같은 필요한 라이브러리를 가져와야 합니다. NumPy 는 수치 계산에 사용되는 라이브러리이고, Matplotlib 는 데이터 시각화에 사용되는 라이브러리입니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np코드를 실행할 때마다 동일한 난수를 얻을 수 있도록 랜덤 시드를 설정합니다. 이는 np.random.seed() 함수를 사용하여 수행됩니다.
np.random.seed(19680801)컬러맵을 기반으로 그라데이션 이미지를 생성하는 함수를 정의해야 합니다. 이 함수는 axes 객체, 그라데이션 방향 및 사용할 컬러맵의 범위를 입력으로 받습니다. 그런 다음 함수는 그라데이션 이미지를 생성하고 반환합니다.
def gradient_image(ax, direction=0.3, cmap_range=(0, 1), **kwargs):
"""
Draw a gradient image based on a colormap.
Parameters
----------
ax : Axes
The axes to draw on.
direction : float
The direction of the gradient. This is a number in
range 0 (=vertical) to 1 (=horizontal).
cmap_range : float, float
The fraction (cmin, cmax) of the colormap that should be
used for the gradient, where the complete colormap is (0, 1).
**kwargs
Other parameters are passed on to `.Axes.imshow()`.
In particular, *cmap*, *extent*, and *transform* may be useful.
"""
phi = direction * np.pi / 2
v = np.array([np.cos(phi), np.sin(phi)])
X = np.array([[v @ [1, 0], v @ [1, 1]],
[v @ [0, 0], v @ [0, 1]]])
a, b = cmap_range
X = a + (b - a) / X.max() * X
im = ax.imshow(X, interpolation='bicubic', clim=(0, 1),
aspect='auto', **kwargs)
return im다음으로, 그라데이션 바를 생성하는 함수를 정의해야 합니다. 이 함수는 axes 객체, 바의 x 및 y 좌표, 바의 너비 및 바의 하단 위치를 입력으로 받습니다. 그런 다음 함수는 각 바에 대한 그라데이션 이미지를 생성하고 반환합니다.
def gradient_bar(ax, x, y, width=0.5, bottom=0):
for left, top in zip(x, y):
right = left + width
gradient_image(ax, extent=(left, right, bottom, top),
cmap=plt.cm.Blues_r, cmap_range=(0, 0.8))이제 플롯을 생성할 수 있습니다. 먼저 figure 와 axes 객체를 생성합니다. 그런 다음 axes 의 x 및 y 제한을 설정합니다. gradient_image() 함수를 사용하여 그라데이션 배경을 생성합니다. 마지막으로, 임의의 데이터 세트를 생성하고 gradient_bar() 함수를 사용하여 막대 차트를 생성합니다.
fig, ax = plt.subplots()
ax.set(xlim=(0, 10), ylim=(0, 1))
## background image
gradient_image(ax, direction=1, extent=(0, 1, 0, 1), transform=ax.transAxes,
cmap=plt.cm.RdYlGn, cmap_range=(0.2, 0.8), alpha=0.5)
N = 10
x = np.arange(N) + 0.15
y = np.random.rand(N)
gradient_bar(ax, x, y, width=0.7)
plt.show()이 튜토리얼에서는 Matplotlib 을 사용하여 그라데이션이 있는 막대 차트를 만드는 방법을 배웠습니다. 그라데이션 이미지 함수와 그라데이션 바 함수를 정의하는 방법, 그리고 이러한 함수를 사용하여 플롯을 만드는 방법을 배웠습니다. 또한 난수 시드 (random seed) 를 설정하는 방법과 필요한 라이브러리를 가져오는 방법도 배웠습니다.