Matplotlib 다중 Figure 데모

소개

이 랩에서는 Matplotlib 의 pyplot 에서 여러 개의 figure 를 관리하는 방법을 배우게 됩니다. Matplotlib 는 Python 에서 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리이며, pyplot 는 Matplotlib 내의 하위 라이브러리로, 플롯을 생성, 사용자 정의 및 구성하기 위한 간단한 인터페이스를 제공합니다. 여러 figure 를 생성하고 전환하는 방법, 각 figure 내에 서브플롯을 생성하는 방법, 특정 서브플롯을 변경하는 방법을 배우게 됩니다.

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.

필요한 라이브러리 가져오기

첫 번째 단계는 필요한 라이브러리를 가져오는 것입니다. 이 경우, matplotlib.pyplot와 numpy가 필요합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

데이터 생성

다음으로, 플롯할 데이터를 생성해야 합니다. 별도의 figure 에 플롯할 두 개의 사인파를 생성합니다.

t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
s1 = np.sin(2*np.pi*t)
s2 = np.sin(4*np.pi*t)

Figure 1 생성

먼저 두 개의 subplot 을 포함할 첫 번째 figure 를 생성합니다. 첫 번째 사인파는 상단 subplot 에, 첫 번째 사인파의 진폭의 두 배는 하단 subplot 에 플롯합니다.

plt.figure(1)

## Top subplot
plt.subplot(211)
plt.plot(t, s1)

## Bottom subplot
plt.subplot(212)
plt.plot(t, 2*s1)

Figure 2 생성

다음으로, 두 번째 사인파의 단일 플롯을 포함할 두 번째 figure 를 생성합니다.

plt.figure(2)
plt.plot(t, s2)

Figure 1 변경

이제 첫 번째 figure 로 다시 전환하여 몇 가지 변경을 수행합니다. 두 번째 사인파를 상단 subplot 에 사각형 마커를 사용하여 플롯하고, 상단 subplot 에서 x 축 눈금 레이블을 제거합니다.

plt.figure(1)

## Top subplot
plt.subplot(211)
plt.plot(t, s2, 's')
ax = plt.gca()
ax.set_xticklabels([])

Figure 표시

마지막으로, plt.show() 함수를 사용하여 figure 를 표시합니다.

plt.show()

요약

이 랩에서는 Matplotlib 의 pyplot 에서 여러 figure 를 관리하는 방법을 배웠습니다. figure 와 subplot 을 생성하고, figure 간을 전환하며, 특정 subplot 을 변경하는 방법을 배웠습니다. 이 지식을 통해 여러 figure 와 subplot 을 사용하여 더 복잡한 플롯을 만들고, 각 플롯을 원하는 대로 사용자 정의할 수 있습니다.