Matplotlib 는 Python 에서 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리입니다. 간단한 선 그래프에서 복잡한 히트맵까지 다양한 시각화를 생성하기 위한 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다. 이 랩에서는 Matplotlib 의 기본 사항을 살펴보고 "fivethirtyeight" 스타일 시트를 사용하여 간단한 선 그래프를 생성합니다.
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첫 번째 단계는 Matplotlib 및 NumPy 라이브러리를 가져오는 것입니다. NumPy 는 Python 에서 과학적 계산을 위한 기본 패키지로, 강력한 배열과 선형 대수 함수를 제공합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np"fivethirtyeight" 스타일 시트는 인기 있는 데이터 기반 뉴스 웹사이트 FiveThirtyEight.com 의 스타일을 복제합니다. 이 스타일 시트를 시각화에 사용합니다.
plt.style.use('fivethirtyeight')이 단계에서는 선 그래프를 위한 데이터를 생성합니다. NumPy 의 linspace 함수를 사용하여 0 과 10 사이의 균등하게 간격이 띄워진 값의 배열을 생성합니다. 또한 NumPy 의 random.randn 함수를 사용하여 일부 임의 노이즈 (random noise) 를 생성합니다.
x = np.linspace(0, 10)
np.random.seed(19680801)
noise = np.random.randn(50)다음으로, Matplotlib 의 subplots 함수를 사용하여 figure 및 axes 객체를 생성합니다. figure 객체는 전체 figure 를 나타내고, axes 객체는 figure 내의 단일 플롯을 나타냅니다.
fig, ax = plt.subplots()이 단계에서는 Matplotlib 의 plot 함수를 사용하여 axes 객체에 데이터를 플롯합니다. 서로 다른 기울기와 임의 노이즈를 가진 여섯 개의 서로 다른 선을 플롯합니다.
ax.plot(x, np.sin(x) + x + noise)
ax.plot(x, np.sin(x) + 0.5 * x + noise)
ax.plot(x, np.sin(x) + 2 * x + noise)
ax.plot(x, np.sin(x) - 0.5 * x + noise)
ax.plot(x, np.sin(x) - 2 * x + noise)
ax.plot(x, np.sin(x) + noise)이 단계에서는 axes 객체의 set_title, set_xlabel, 및 set_ylabel 메서드를 사용하여 플롯의 제목과 레이블을 설정합니다.
ax.set_title("'fivethirtyeight' style sheet")
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")마지막으로, Matplotlib 의 show 함수를 사용하여 플롯을 표시합니다.
plt.show()이 랩에서는 Matplotlib 에서 "fivethirtyeight" 스타일 시트를 사용하여 간단한 선 그래프를 만드는 방법을 배웠습니다. figure 및 axes 객체 생성, 데이터 플로팅, 플롯의 제목 및 레이블 설정의 기본 사항을 다루었습니다. 이러한 기술을 통해 Matplotlib 을 사용하여 광범위한 시각화를 만들 수 있습니다.