Matplotlib 는 다양한 차트, 그래프 및 플롯을 생성하는 데 사용되는 Python 데이터 시각화 라이브러리입니다. 매력적인 시각화를 만들기 위한 광범위한 사용자 정의 옵션을 제공합니다. 이러한 옵션 중 하나는 스타일 시트입니다. 스타일 시트는 플롯의 모양을 정의하는 설정 모음입니다. 이 랩에서는 모든 색상을 회색조로 변경하는 "grayscale" 스타일 시트를 탐구합니다.
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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 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
필요한 라이브러리를 가져오는 것으로 시작합니다. NumPy 와 Matplotlib 가 필요합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np결과의 재현성을 보장하기 위해 다음 코드를 사용하여 random state 를 설정합니다.
np.random.seed(19680801)color_cycle_example 함수를 정의합니다. 이 함수는 축 객체를 입력으로 받아 color cycle 의 각 색상에 대한 사인파를 플롯합니다. color cycle 은 rcParams 에 의해 정의됩니다.
def color_cycle_example(ax):
L = 6
x = np.linspace(0, L)
ncolors = len(plt.rcParams['axes.prop_cycle'])
shift = np.linspace(0, L, ncolors, endpoint=False)
for s in shift:
ax.plot(x, np.sin(x + s), 'o-')image_and_patch_example 함수를 정의합니다. 이 함수는 축 객체를 입력으로 받아 임의의 이미지를 플롯하고 플롯에 패치를 추가합니다.
def image_and_patch_example(ax):
ax.imshow(np.random.random(size=(20, 20)), interpolation='none')
c = plt.Circle((5, 5), radius=5, label='patch')
ax.add_patch(c)다음 코드를 사용하여 스타일 시트를 "grayscale"으로 설정합니다.
plt.style.use('grayscale')다음 코드를 사용하여 두 개의 서브플롯이 있는 figure 를 생성합니다.
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2)
fig.suptitle("'grayscale' style sheet")다음 코드를 사용하여 첫 번째 서브플롯에 color cycle 예제를, 두 번째 서브플롯에 image 및 patch 예제를 플로팅합니다.
color_cycle_example(ax1)
image_and_patch_example(ax2)다음 코드를 사용하여 플롯을 표시합니다.
plt.show()이 랩에서는 Matplotlib 에서 "grayscale" 스타일 시트를 사용하여 모든 색상이 회색조로 표시되는 플롯을 만드는 방법을 배웠습니다. 또한 서브플롯을 생성하고, 예제를 플로팅하고, 플롯을 표시하는 방법도 배웠습니다. 스타일 시트는 플롯의 모양을 사용자 정의하는 훌륭한 방법이며, Matplotlib 는 선택할 수 있는 많은 내장 스타일 시트를 제공합니다.