소개
데이터 시각화에서 오차 막대 (error bar) 는 데이터의 불확실성을 표시하는 데 유용한 도구입니다. 오차 막대는 데이터의 변동성을 그래픽으로 표현한 것이며, 보고된 측정값의 오차 또는 불확실성을 나타내기 위해 그래프에 사용됩니다. 이 랩에서는 Matplotlib 에서 오차 막대를 지정하는 다양한 방법에 대해 배우겠습니다.
VM 팁
VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단을 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
Matplotlib 및 NumPy 를 포함하여 필요한 라이브러리를 먼저 임포트하겠습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
데이터 정의
다음으로, x 및 y 데이터를 정의합니다. 이 예제에서는 np.arange() 및 np.exp() 함수를 사용하여 각각 x 및 y 데이터를 생성합니다.
## example data
x = np.arange(0.1, 4, 0.5)
y = np.exp(-x)
오차 값 정의
이제 오차 값을 정의합니다. 이 예제에서는 error 변수를 사용하여 대칭 오차를 나타내고, asymmetric_error 변수를 사용하여 비대칭 오차를 나타냅니다.
## example error bar values that vary with x-position
error = 0.1 + 0.2 * x
## error bar values w/ different -/+ errors that
## also vary with the x-position
lower_error = 0.4 * error
upper_error = error
asymmetric_error = [lower_error, upper_error]
변수, 대칭 오차 막대 그래프 그리기
이제 변수, 대칭 오차 막대 그래프를 그립니다. ax.errorbar() 함수를 사용하여 그래프를 생성하고, yerr 매개변수를 사용하여 오차 값을 지정합니다.
## plot variable, symmetric error bars
fig, ax = plt.subplots()
ax.errorbar(x, y, yerr=error, fmt='-o')
ax.set_title('Variable, Symmetric Error Bars')
plt.show()
변수, 비대칭 오차 막대 그래프 그리기
다음으로, 변수, 비대칭 오차 막대 그래프를 그립니다. ax.errorbar() 함수를 다시 사용하지만, 이번에는 xerr 매개변수를 사용하여 비대칭 오차 값을 지정합니다.
## plot variable, asymmetric error bars
fig, ax = plt.subplots()
ax.errorbar(x, y, xerr=asymmetric_error, fmt='o')
ax.set_title('Variable, Asymmetric Error Bars')
plt.show()
오차 막대 그래프와 로그 스케일 그리기
마지막으로, 로그 스케일과 오차 막대 그래프를 함께 그립니다. ax.set_yscale() 함수를 사용하여 y 축을 로그 스케일로 설정합니다.
## plot log scale with error bars
fig, ax = plt.subplots()
ax.errorbar(x, y, yerr=error, fmt='o')
ax.set_title('Log Scale with Error Bars')
ax.set_yscale('log')
plt.show()
요약
이 랩에서는 Matplotlib 에서 오차 막대 (error bars) 를 지정하는 다양한 방법에 대해 배웠습니다. 먼저 필요한 라이브러리를 가져오고 데이터와 오차 값을 정의하는 것으로 시작했습니다. 그런 다음, 변수, 대칭 오차 막대 그래프와 변수, 비대칭 오차 막대 그래프를 만들었습니다. 마지막으로, 로그 스케일과 오차 막대 그래프를 사용하여 데이터를 그렸습니다. 시각화에 오차 막대를 사용함으로써 데이터의 불확실성에 대한 유용한 정보를 제공할 수 있습니다.