이 튜토리얼에서는 Matplotlib 을 사용하여 배열의 희소성 패턴을 플로팅하는 방법을 배웁니다. 희소성 패턴은 배열 내에서 0 이 아닌 요소의 분포를 의미합니다. Matplotlib 의 spy 함수를 사용하여 희소성 패턴을 플로팅합니다.
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NumPy 와 Matplotlib 과 같은 필요한 라이브러리를 가져오는 것으로 시작합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np다음으로, numpy.random.randn 함수를 사용하여 (20, 20) 차원의 랜덤 배열을 생성합니다. 또한 희소 행렬을 만들기 위해 몇 개의 요소를 0 으로 설정합니다.
np.random.seed(19680801)
x = np.random.randn(20, 20)
x[5, :] = 0.
x[:, 12] = 0.이제 subplots 함수를 사용하여 2x2 그리드의 서브플롯을 생성합니다. 이를 통해 배열의 희소 패턴을 시각화할 네 개의 플롯을 얻을 수 있습니다.
fig, axs = plt.subplots(2, 2)
ax1 = axs[0, 0]
ax2 = axs[0, 1]
ax3 = axs[1, 0]
ax4 = axs[1, 1]spy 함수를 사용하여 배열의 희소 패턴을 플로팅합니다. 플롯을 사용자 정의하기 위해 markersize 및 precision과 같은 다양한 매개변수를 사용합니다.
ax1.spy(x, markersize=5)
ax2.spy(x, precision=0.1, markersize=5)
ax3.spy(x)
ax4.spy(x, precision=0.1)마지막으로, show 함수를 사용하여 플롯을 표시합니다.
plt.show()이 튜토리얼에서는 Matplotlib 을 사용하여 배열의 희소 패턴을 플로팅하는 방법을 배웠습니다. spy 함수를 사용하여 희소 패턴을 시각화하고 다양한 매개변수를 사용하여 플롯을 사용자 정의했습니다. 또한 서브플롯을 생성하고 show 함수를 사용하여 플롯을 표시하는 방법도 배웠습니다.