소개
이 튜토리얼은 Python Matplotlib 에서 matplotlib.axes.Axes.semilogx를 사용하여 x 축에 로그 스케일을 할당하는 방법을 안내합니다. 로그 스케일은 플롯하려는 데이터가 여러 자릿수에 걸쳐 있을 때 유용합니다. 이 튜토리얼에서는 시간의 함수로 지수 감쇠를 플로팅하는 예제를 사용합니다.
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 자동화할 수 없습니다.
학습 중에 문제가 발생하면 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공하면 문제를 즉시 해결해 드리겠습니다.
필요한 라이브러리 가져오기
이 튜토리얼에서는 numpy 및 matplotlib 라이브러리를 사용합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
데이터 생성
numpy 라이브러리를 사용하여 지수 감쇠 함수 np.exp(-t / 5.0)에 대한 데이터를 생성합니다.
dt = 0.01
t = np.arange(dt, 20.0, dt)
플롯 생성 및 x 축을 로그 스케일로 설정
subplots() 메서드를 사용하여 figure 및 axes 객체를 생성합니다. 그런 다음 semilogx() 메서드를 사용하여 지수 감쇠 함수를 플롯하고, set_xscale() 메서드를 사용하여 x 축을 로그 스케일로 설정합니다. 또한 grid() 메서드를 사용하여 플롯에 그리드를 추가합니다.
fig, ax = plt.subplots()
ax.semilogx(t, np.exp(-t / 5.0))
ax.set_xscale('log')
ax.grid()
플롯 표시
show() 메서드를 사용하여 플롯을 표시합니다.
plt.show()
요약
이 튜토리얼에서는 matplotlib.axes.Axes.semilogx 메서드를 사용하여 x 축에 로그 스케일을 할당하는 방법을 배웠습니다. 또한 지수 감쇠 함수에 대한 데이터를 생성하고 플롯에 그리드를 추가하는 방법도 배웠습니다.