이 랩에서는 Python Matplotlib 을 사용하여 범례가 있는 극좌표 플롯을 만드는 방법을 배웁니다. 극좌표 플롯은 방향성 데이터를 다룰 때 유용한 극좌표계에서 데이터를 플롯하는 데 사용됩니다. 범례는 플롯의 서로 다른 선 또는 마커의 의미를 설명하는 데 사용됩니다.
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첫 번째 단계는 필요한 라이브러리를 임포트하는 것입니다. 이 예제에서는 numpy와 matplotlib을 사용합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np다음으로, 플롯을 위한 figure 와 subplot 을 생성해야 합니다. add_subplot의 projection 매개변수를 사용하여 극좌표 플롯을 생성합니다.
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection="polar", facecolor="lightgoldenrodyellow")극좌표 플롯에 표시할 데이터를 생성해야 합니다. 이 예제에서는 두 개의 선을 생성합니다.
r = np.linspace(0, 3, 301)
theta = 2 * np.pi * r이제 plot 함수를 사용하여 데이터를 플롯할 수 있습니다. 3 단계에서 생성한 데이터를 사용하여 두 개의 선을 생성합니다.
ax.plot(theta, r, color="tab:orange", lw=3, label="a line")
ax.plot(0.5 * theta, r, color="tab:blue", ls="--", lw=3, label="another line")그리드 색상을 변경하고 범례를 추가하여 플롯을 사용자 정의할 수 있습니다. 이 예제에서는 겹침을 방지하기 위해 범례를 플롯 중심에서 약간 벗어나게 이동합니다.
ax.tick_params(grid_color="palegoldenrod")
angle = np.deg2rad(67.5)
ax.legend(loc="lower left",
bbox_to_anchor=(.5 + np.cos(angle)/2, .5 + np.sin(angle)/2))마지막으로, show 함수를 사용하여 플롯을 표시할 수 있습니다.
plt.show()이 랩에서는 Python Matplotlib 을 사용하여 범례가 있는 극좌표 플롯을 만드는 방법을 배웠습니다. 또한 그리드 색상을 변경하고 범례를 이동하여 플롯을 사용자 정의하는 방법도 배웠습니다. 극좌표 플롯은 방향성 데이터를 사용할 때 유용하며, 범례는 플롯의 서로 다른 선 또는 마커의 의미를 설명하는 데 유용합니다.