소개
데이터 시각화에서 서로 다른 플롯 간의 의미 있는 비교를 위해서는 일관된 축 크기를 갖는 것이 중요합니다. Matplotlib 라이브러리는 크기가 변경되지 않는 그림에 대해 고정 크기 축을 생성하는 방법을 제공합니다. 이 랩에서는 Matplotlib 를 사용하여 고정 크기 축을 만드는 방법을 배우겠습니다.
VM 팁
VM 시작이 완료되면 왼쪽 상단을 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 액세스하십시오.
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 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 즉시 해결해 드리겠습니다.
라이브러리 임포트
필요한 라이브러리를 임포트하는 것으로 시작합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import Divider, Size
Figure 생성
다음으로, plt.figure() 함수를 사용하여 고정 크기의 figure 를 생성합니다.
fig = plt.figure(figsize=(6, 6))
축 크기 정의
Size 클래스를 사용하여 축의 크기를 정의합니다. 이 예제에서는 4.5 인치 x 5 인치의 고정된 물리적 크기를 가진 축을 생성합니다.
h = [Size.Fixed(1.0), Size.Fixed(4.5)]
v = [Size.Fixed(0.7), Size.Fixed(5.)]
Divider 생성
figure 를 지정된 크기로 분할할 Divider 객체를 생성합니다.
divider = Divider(fig, (0, 0, 1, 1), h, v, aspect=False)
Figure 에 축 추가
add_axes() 함수를 사용하여 figure 에 축을 추가하고, Divider 객체의 위치를 전달합니다.
ax = fig.add_axes(divider.get_position(),
axes_locator=divider.new_locator(nx=1, ny=1))
데이터 플롯
plot() 함수를 사용하여 축에 데이터를 플롯합니다.
ax.plot([1, 2, 3])
플롯 표시
마지막으로, plt.show() 함수를 사용하여 플롯을 표시합니다.
plt.show()
요약
이 랩에서는 Matplotlib 를 사용하여 고정 크기의 축을 만드는 방법을 배웠습니다. 축의 크기를 정의하고 Divider 객체를 생성함으로써, 플롯에 일관된 축 크기를 만들 수 있었습니다.