확대된 삽입 축: 데이터 시각화를 위한 Matplotlib 튜토리얼

소개

Matplotlib 는 Python 에서 정적, 애니메이션, 대화형 시각화를 생성하는 데 사용되는 Python 라이브러리입니다. 데이터 시각화를 위한 강력한 도구이며, 과학 커뮤니티에서 널리 사용됩니다. 이 랩에서는 Matplotlib 플롯에서 확대된 영역을 만드는 방법을 배웁니다.

VM 팁

VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단을 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 접속하십시오.

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 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 즉시 해결해 드리겠습니다.

필요한 라이브러리 가져오기

첫 번째 단계는 필요한 라이브러리를 가져오는 것입니다. 이 예제에서는 NumPy 와 Matplotlib 를 사용합니다.

import numpy as np
from matplotlib import cbook
from matplotlib import pyplot as plt

플롯 생성

다음으로, 샘플 데이터를 사용하여 플롯을 생성합니다. 데이터 소스로 이변량 정규 분포 (bivariate normal distribution) 를 사용합니다.

fig, ax = plt.subplots()

## make data
Z = cbook.get_sample_data("axes_grid/bivariate_normal.npy")  ## 15x15 array
Z2 = np.zeros((150, 150))
ny, nx = Z.shape
Z2[30:30+ny, 30:30+nx] = Z
extent = (-3, 4, -4, 3)

ax.imshow(Z2, extent=extent, origin="lower")

삽입 플롯 추가

이 단계에서는 메인 플롯에 삽입 플롯을 추가합니다. 이 삽입 플롯은 메인 플롯의 확대된 영역을 보여줍니다.

## inset axes....
x1, x2, y1, y2 = -1.5, -0.9, -2.5, -1.9  ## subregion of the original image
axins = ax.inset_axes(
    [0.5, 0.5, 0.47, 0.47],
    xlim=(x1, x2), ylim=(y1, y2), xticklabels=[], yticklabels=[])
axins.imshow(Z2, extent=extent, origin="lower")

확대된 영역을 표시하기 위한 사각형 추가

이 단계에서는 확대된 영역의 위치를 표시하기 위해 메인 플롯에 사각형을 추가합니다.

ax.indicate_inset_zoom(axins, edgecolor="black")

플롯 표시

마지막으로, plt.show() 함수를 사용하여 플롯을 표시합니다.

plt.show()

요약

이 랩에서는 Matplotlib 플롯에서 확대된 영역을 만드는 방법을 배웠습니다. 샘플 데이터를 사용하여 메인 플롯을 생성하고, 메인 플롯의 확대된 영역을 표시하기 위해 삽입 플롯 (inset plot) 을 추가했으며, 확대된 영역의 위치를 표시하기 위해 사각형을 추가했습니다. 그런 다음 plt.show() 함수를 사용하여 플롯을 표시했습니다.

확대된 삽입 축 (Zoom Inset Axes)

소개