Matplotlib Python library

출처 : http://chatgptai.mobi/

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Matplotlib는 Python 프로그래밍 언어를 위한 인기 있는 데이터 시각화 라이브러리입니다. 데이터에서 고품질 플롯, 차트 및 기타 유형의 시각화를 생성하는 데 널리 사용됩니다.

Matplotlib는 선 도표, 산점도, 막대 도표, 히스토그램, 파이 차트 등을 포함하여 다양한 사용자 정의 가능한 도표 및 차트를 제공합니다. 또한 색상 맵, 글꼴 스타일 및 선 스타일을 포함하여 시각화 모양을 사용자 지정하기 위한 다양한 도구를 제공합니다.

Matplotlib는 오픈 소스 소프트웨어이며 Python의 패키지 관리자인 pip를 사용하여 쉽게 설치할 수 있습니다. 다양한 운영 체제와 호환되며 데이터 과학, 기계 학습, 금융 및 엔지니어링과 같은 분야에서 널리 사용됩니다.

Matplotlib 라이브러리에 포함된 유용한 기능

Matplotlib는 Python에서 데이터 시각화를 만들기 위한 강력하고 다양한 라이브러리입니다. 다음은 라이브러리에 포함된 유용한 기능 중 일부입니다.

1. plt.plot(): 이 기능은 라인 플롯을 생성하는 데 사용되며 동일한 그래프에 하나 이상의 라인을 플롯하는 데 사용할 수 있습니다.
2. plt.scatter(): 이 함수는 두 변수 간의 관계를 탐색하는 데 유용한 산점도를 만드는 데 사용됩니다.
3. plt.bar(): 이 기능은 서로 다른 범주의 데이터를 비교하는 데 유용한 막대 차트를 만드는 데 사용됩니다.
4. plt.hist(): 이 함수는 단일 변수의 분포를 시각화하는데 유용한 히스토그램을 생성하는 데 사용됩니다.
5. plt.pie(): 이 기능은 비율이나 백분율을 표시하는 데 유용한 원형 차트를 만드는 데 사용됩니다.
6. plt.imshow(): 이 기능은 이미지 또는 히트맵과 같은 데이터의 2D 배열을 시각화하는 데 유용한 이미지 플롯을 만드는 데 사용됩니다.
7. plt.subplots(): 이 기능은 단일 그림에 여러 플롯을 표시하는 데 사용할 수 있는 서브플롯 그리드를 만드는 데 사용됩니다.
8. plt.legend(): 이 기능은 플롯에 범례를 추가하는 데 사용되며 플롯의 다른 선이나 마커의 의미를 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다.
9. plt.xlabel()및 plt.ylabel(): 이 함수는 플롯의 x축과 y축에 각각 레이블을 추가하는 데 사용됩니다.
10. plt.title(): 이 기능은 시각화에 대한 컨텍스트를 제공하는 데 도움이 될 수 있는 플롯에 제목을 추가하는 데 사용됩니다.
11. plt.figure(): 플롯에 대한 새로운 도형을 생성할 때 사용하는 기능입니다. 플롯의 크기와 해상도는 물론 배경색과 같은 기타 속성을 조정하는 데 사용할 수 있습니다.
12. plt.xlim()및 plt.ylim(): 이 함수는 각각 x축과 y축의 한계를 설정하는 데 사용됩니다.
13. plt.xticks()및 plt.yticks(): 이 함수는 각각 x축과 y축의 눈금과 레이블을 사용자 지정하는 데 사용됩니다.
14. plt.grid(): 플롯에 그리드를 표시하여 데이터 시각화에 도움이 되는 기능입니다.
15. plt.subplots_adjust(): 를 사용하여 생성한 도형에서 서브플롯 사이의 간격을 조절하는 기능입니다 plt.subplots().
16. plt.style.use(): 이 기능은 색상, 글꼴 및 플롯 모양의 기타 측면을 변경할 수 있는 사전 정의된 스타일 또는 사용자 정의 스타일을 플롯에 적용하는 데 사용됩니다.
17. plt.savefig(): 플롯을 PNG, PDF, SVG 등의 이미지 파일로 저장할 때 사용하는 기능입니다.

이들은 Matplotlib에서 사용할 수 있는 많은 기능 중 일부에 불과합니다. 라이브러리는 색상 맵, 주석 및 텍스트 레이블을 포함하여 사용자 정의 시각화를 생성하기 위한 다양한 도구를 제공합니다.

Matplotlib 라이브러리에 포함된 plt.plot() 사용 방법

plt.plot()라인 플롯을 만드는 데 사용되는 Matplotlib의 기본 기능입니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

• 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

• 데이터를 생성합니다.

x = np.linspace(0, 10, 100)   # create 100 evenly spaced points between 0 and 10
y = np.sin(x)                 # calculate the sine of x for each point

• plt.plot()라인 플롯을 만드는 데 사용합니다 .

plt.plot(x, y)               # create the line plot with x on the x-axis and y on the y-axis
plt.show()                   # display the plot

이 코드는 0과 10 사이의 사인 함수의 선 플롯을 생성합니다.

plt.plot()선의 색상 및 스타일, 선의 마커, 축 레이블 및 제한과 같은 플롯의 모양을 변경하기 위해 다양한 인수로 사용자 정의할 수 있습니다. 예를 들어 선의 색상과 스타일을 변경하려면 color및 linestyle인수를 사용할 수 있습니다.

plt.plot(x, y, color='red', linestyle='dashed')

이 코드는 사인 함수의 빨간색 파선 플롯을 생성합니다.

전반적으로 는 plt.plot()동일한 플롯의 여러 라인과 다양한 유형의 라인 및 마커가 있는 플롯을 포함하여 광범위한 라인 플롯을 만드는 데 사용할 수 있는 다목적 기능입니다.

Matplotlib 라이브러리에 포함된 plt.figure() 사용 방법

plt.figure()플롯에 대한 새 그림을 만드는 데 사용되는 Matplotlib 함수입니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

• 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

• 데이터를 생성합니다.

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

• plt.figure()새 그림을 만드는 데 사용합니다 .

plt.figure(figsize=(8, 6))   # create a new figure with width 8 inches and height 6 inches

이 코드는 지정된 크기의 새로운 빈 그림을 생성합니다.

• plt.plot()평소와 같이 라인 플롯을 만드는 데 사용합니다 .

plt.plot(x, y)
plt.show()

이 코드는 새 그림에서 사인 함수의 선 플롯을 만듭니다.

plt.figure()그림 크기, 해상도 및 배경색과 같은 그림의 모양을 변경하기 위해 다양한 인수로 사용자 정의할 수 있습니다. 예를 들어 그림의 배경색을 변경하려면 다음 facecolor인수를 사용할 수 있습니다.

plt.figure(figsize=(8, 6), facecolor='lightgray')

이 코드는 밝은 회색 배경의 새 그림을 만듭니다.

전반적으로 plt.figure()새 그림을 만들고 모양을 사용자 지정하는 데 유용한 기능으로, 여러 하위 그림이 있는 복잡한 그림을 만들 때 특히 유용할 수 있습니다.

Matplotlib 라이브러리에 포함된 plt.scatter() 사용 방법

plt.scatter()산점도를 만드는 데 사용되는 Matplotlib 함수입니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

• 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

• 데이터를 생성합니다.

x = np.random.rand(50)   # create an array of 50 random x-coordinates
y = np.random.rand(50)   # create an array of 50 random y-coordinates

• plt.scatter()산점도를 만드는 데 사용합니다 .

plt.scatter(x, y)
plt.show()

이 코드는 x축의 임의 x 좌표와 y축의 임의 y 좌표로 산점도를 생성합니다.

plt.scatter()마커의 색상과 크기, 축 레이블 및 제한과 같은 플롯의 모양을 변경하기 위해 다양한 인수로 사용자 정의할 수 있습니다. 예를 들어 마커의 색상과 크기를 변경하려면 color및 s인수를 사용할 수 있습니다.

plt.scatter(x, y, color='red', s=50)

이 코드는 빨간색 마커와 크기 50이 있는 산점도를 생성합니다.

전반적으로 plt.scatter()사용자 지정 모양으로 산점도를 만드는 데 유용한 기능으로, 두 변수 간의 관계 또는 데이터 포인트 분포를 시각화할 때 특히 유용할 수 있습니다.

Matplotlib 라이브러리에 포함된 plt.bar() 사용 방법

plt.bar()막대 그래프를 만드는 데 사용되는 Matplotlib 함수입니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

• 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

• 데이터를 생성합니다.

x = ['A', 'B', 'C', 'D']   # create a list of labels for the x-axis
y = [3, 7, 2, 5]           # create a list of values for the y-axis

• plt.bar()막대 그래프를 만드는 데 사용합니다 .

plt.bar(x, y)
plt.show()

이 코드는 x축에 레이블이 있고 y축에 값이 있는 막대 그래프를 만듭니다.

plt.bar()막대의 색상과 너비, 축 레이블 및 제한과 같은 플롯의 모양을 변경하기 위해 다양한 인수로 사용자 정의할 수 있습니다. 예를 들어 막대의 색상을 변경하려면 다음 color인수를 사용할 수 있습니다.

plt.bar(x, y, color='red')

이 코드는 빨간색 막대가 있는 막대 그래프를 생성합니다.

전반적으로 plt.bar()사용자 정의된 모양으로 막대 그래프를 생성하는 데 유용한 기능으로, 다른 범주 또는 그룹의 값을 비교할 때 특히 유용할 수 있습니다.

Matplotlib 라이브러리에 포함된 plt.hist() 사용 방법

plt.hist()히스토그램을 만드는 데 사용되는 Matplotlib 함수입니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

• 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

• 데이터를 생성합니다.

x = np.random.normal(0, 1, 1000)   # create an array of 1000 random data points with mean 0 and standard deviation 1

• plt.hist()히스토그램을 만드는 데 사용합니다 .

plt.hist(x)
plt.show()

이 코드는 x축의 데이터 포인트와 y축의 발생 빈도로 히스토그램을 생성합니다.

plt.hist()빈 수, 막대 색상, 축 레이블 및 제한과 같은 플롯의 모양을 변경하기 위해 다양한 인수로 사용자 정의할 수 있습니다. 예를 들어 빈 수를 변경하려면 다음 bins인수를 사용할 수 있습니다.

plt.hist(x, bins=20)

이 코드는 20개의 빈이 있는 히스토그램을 생성합니다.

전반적으로 plt.hist()사용자 지정 모양으로 히스토그램을 만드는 데 유용한 기능으로, 데이터 포인트 분포를 시각화할 때 특히 유용할 수 있습니다.

Matplotlib 라이브러리에 포함된 plt.pie() 사용 방법

plt.pie()파이 차트를 만드는 데 사용되는 Matplotlib 함수입니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

• 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import matplotlib.pyplot as plt

• 데이터를 생성합니다.

labels = ['A', 'B', 'C', 'D']   # create a list of labels for the wedges
sizes = [15, 30, 45, 10]        # create a list of sizes for the wedges

• plt.pie()원형 차트를 만드는 데 사용합니다 .

plt.pie(sizes, labels=labels)
plt.show()

이 코드는 레이블로 레이블이 지정되고 크기에 따라 크기가 지정된 웨지가 있는 파이 차트를 생성합니다.

plt.pie()쐐기의 색상, 차트의 시작 각도, 축 레이블 및 제한과 같은 플롯의 모양을 변경하기 위해 다양한 인수로 사용자 정의할 수 있습니다. 예를 들어 쐐기의 색상을 변경하려면 다음 colors인수를 사용할 수 있습니다.

colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow']
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors)

이 코드는 지정된 색상으로 채색된 웨지가 있는 파이 차트를 생성합니다.

전반적으로 plt.pie()사용자 정의된 모양으로 원형 차트를 만드는 데 유용한 기능으로, 다양한 범주 또는 그룹의 상대적인 크기를 시각화할 때 특히 유용할 수 있습니다.

Matplotlib 라이브러리에 포함된 plt.imshow() 사용 방법

plt.imshow()이미지를 표시하는 데 사용되는 Matplotlib 함수입니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

• 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

• 이미지 데이터를 로드합니다.

img = plt.imread('image.png')

이 코드는 "image.png" 파일의 이미지 데이터를 변수로 로드합니다 img.

• plt.imshow()이미지를 표시하는 데 사용 :

plt.imshow(img)
plt.show()

이 코드는 창에 이미지 데이터를 표시합니다.

plt.imshow()이미지와 축 레이블 및 제한을 표시하는 데 사용되는 색상표와 같은 플롯의 모양을 변경하기 위해 다양한 인수로 사용자 정의할 수 있습니다. 예를 들어 이미지를 회색조로 표시하려면 다음 cmap인수를 사용할 수 있습니다.

plt.imshow(img, cmap='gray')

이 코드는 이미지를 회색조로 표시합니다.

전반적으로 plt.imshow()사용자 정의된 모양으로 이미지 데이터를 표시하는 데 유용한 기능으로, 특히 이미지 데이터를 분석하고 조작할 때 유용할 수 있습니다.

Matplotlib 라이브러리에 포함된 plt.subplots() 사용 방법

plt.subplots()서브플롯 그리드를 생성하는 데 사용되는 Matplotlib 함수입니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

• 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import matplotlib.pyplot as plt

• plt.subplots()서브플롯 그리드를 만드는 데 사용합니다 .

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

이 코드는 2개의 행과 2개의 열이 있는 4개의 서브플롯 그리드를 생성합니다.

• 각 서브플롯에 데이터를 플로팅합니다.

axs[0, 0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
axs[0, 1].scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6])
axs[1, 0].bar(['A', 'B', 'C'], [3, 6, 9])
axs[1, 1].imshow(img)

이 코드는 각 서브플롯에 각각 라인 플롯, 산점도, 막대 차트 및 이미지를 플로팅합니다.

plt.subplots()fig는 전체 그림을 나타내는 와 axs개별 서브플롯의 배열인 의 두 변수를 반환합니다 . 행 및 열 인덱스가 0부터 시작하는 인덱싱을 사용하여 각 서브플롯에 액세스할 수 있습니다. 위의 예에서 는 axs[0, 0]왼쪽 상단 서브플롯에 해당 axs[0, 1]하고 오른쪽 상단 서브플롯에 해당하는 식입니다.

plt.subplots()서브플롯과 축 레이블 및 제한 사이의 간격과 같은 서브플롯 그리드의 모양을 변경하기 위해 다양한 인수로 사용자 정의할 수 있습니다. 예를 들어 서브플롯 사이의 간격을 조정하려면 hspace및 wspace인수를 사용할 수 있습니다.

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, hspace=0.5, wspace=0.2)

이 코드는 세로 간격이 더 크고 가로 간격이 더 작은 4개의 서브플롯 그리드를 생성합니다.

전반적으로 plt.subplots()사용자 정의된 모양으로 서브플롯 그리드를 생성하는 데 유용한 기능으로, 여러 플롯을 함께 시각화할 때 특히 유용할 수 있습니다.

Matplotlib 라이브러리에 포함된 plt.legend() 사용 방법

plt.legend()플롯에 범례를 추가하는 데 사용되는 Matplotlib 함수입니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

• 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import matplotlib.pyplot as plt

• 데이터를 플로팅합니다.

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='Line 1')
plt.plot([1, 2, 3], [3, 4, 5], label='Line 2')

이 코드는 레이블이 다른 두 줄을 그립니다.

• 플롯에 범례를 추가합니다.

plt.legend()

label이 코드는 함수 의 인수 에 지정된 레이블을 사용하여 플롯에 범례를 추가합니다 plot().

기본적으로 함수 의 인수 plt.legend()에 지정된 레이블을 사용하여 범례를 만듭니다. 그러나 범례의 위치 및 정렬, 글꼴 크기 및 색상과 같은 다양한 인수를 사용하여 범례의 모양을 사용자 지정할 수 있습니다. 예를 들어 범례의 위치를 ​​변경하려면 다음 인수를 사용할 수 있습니다.labelplot()loc

plt.legend(loc='upper left')

이 코드는 범례를 플롯의 왼쪽 위 모서리로 이동합니다.

인수를 사용하여 범례에 대한 레이블 목록을 지정할 수도 있습니다 labels.

plt.legend(labels=['Line 1', 'Line 2'])

이 코드는 지정된 레이블로 범례를 생성합니다.

전반적으로 plt.legend()사용자 정의된 모양으로 플롯에 범례를 추가하는 데 유용한 기능으로, 플롯의 여러 라인 또는 데이터 세트를 비교할 때 특히 유용할 수 있습니다.

Matplotlib 라이브러리에 포함된 plt.xlabel() 및 plt.ylabel() 사용 방법

plt.xlabel()plt.ylabel()플롯에 축 레이블을 추가하는 데 사용되는 Matplotlib 함수입니다 . 사용 방법은 다음과 같습니다.

• 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import matplotlib.pyplot as plt

• 데이터를 플로팅합니다.

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

이 코드는 일부 데이터가 있는 선을 그립니다.

• x축 및 y축 레이블을 추가합니다.

plt.xlabel('X-axis label')
plt.ylabel('Y-axis label')

이 코드는 플롯의 x축과 y축에 레이블을 추가합니다.

글꼴 크기 및 색상과 같은 다양한 인수를 사용하여 레이블의 모양을 사용자 정의할 수 있습니다. 예를 들어 축 레이블의 글꼴 크기를 늘리려면 다음 fontsize인수를 사용할 수 있습니다.

plt.xlabel('X-axis label', fontsize=12)
plt.ylabel('Y-axis label', fontsize=12)

이 코드는 축 레이블의 글꼴 크기를 12포인트로 늘립니다.

축 레이블에 LaTeX 구문을 사용하여 수학 기호와 방정식을 추가할 수도 있습니다. 예를 들어:

plt.xlabel(r'$\alpha$')
plt.ylabel(r'$\beta$')

이 코드는 각각 x축과 y축 레이블에 기호 α와 β를 추가합니다.

전반적으로 plt.xlabel()및 plt.ylabel()사용자 정의된 모양으로 플롯에 축 레이블을 추가하는 데 유용한 기능으로, 플롯에서 데이터의 의미를 전달하는 데 특히 유용할 수 있습니다.

Matplotlib 라이브러리에 포함된 plt.title() 사용 방법

plt.title()플롯에 제목을 추가하는 데 사용되는 Matplotlib 함수입니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

• 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import matplotlib.pyplot as plt

• 데이터를 플로팅합니다.

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

이 코드는 일부 데이터가 있는 선을 그립니다.

• 플롯에 제목을 추가합니다.

plt.title('Plot title')

이 코드는 지정된 문자열로 플롯에 제목을 추가합니다.

글꼴 크기 및 색상과 같은 다양한 인수를 사용하여 제목의 모양을 사용자 지정할 수 있습니다. 예를 들어 제목의 글꼴 크기를 늘리려면 다음 fontsize인수를 사용할 수 있습니다.

plt.title('Plot title', fontsize=12)

이 코드는 제목의 글꼴 크기를 12포인트로 늘립니다.

제목에 LaTeX 구문을 사용하여 수학 기호와 방정식을 추가할 수도 있습니다. 예를 들어:

plt.title(r'$f(x) = \sin(x)$')

이 코드는 플롯의 제목으로 수학적 표현 f(x) = sin(x)를 추가합니다.

전반적으로 plt.title()사용자 정의된 모양으로 플롯에 제목을 추가하는 데 유용한 기능이며 플롯에서 데이터의 의미를 전달하는 데 특히 유용할 수 있습니다.

Matplotlib 라이브러리에 포함된 plt.xlim() 및 plt.ylim() 사용 방법

plt.xlim()및 plt.ylim()는 각각 x축 및 y축의 한계를 설정하는 데 사용되는 Matplotlib 함수입니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

• 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import matplotlib.pyplot as plt

• 데이터를 플로팅합니다.

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

이 코드는 일부 데이터가 있는 선을 그립니다.

• x축과 y축의 한계를 설정합니다.

plt.xlim(0, 4)
plt.ylim(3, 7)

이 코드는 x축 제한을 [0, 4]로 설정하고 y축 제한을 [3, 7]로 설정합니다.

plt.axis()를 사용하여 x축과 y축의 한계를 동시에 설정할 수도 있습니다 . 예를 들어:

plt.axis([0, 4, 3, 7])

이 코드는 x축 제한을 [0, 4]로 설정하고 y축 제한을 [3, 7]로 설정합니다.

x축과 y축의 한계를 사용자 지정하여 플롯의 특정 부분을 표시하거나, 특정 세부 정보를 확대하거나, 서로 다른 데이터 집합을 비교할 수 있습니다.

전체 plt.xlim()및 은 plt.ylim()각각 x축과 y축의 한계를 설정하는 데 유용한 기능이며 플롯의 특정 기능을 강조 표시하는 데 사용할 수 있습니다.

Matplotlib 라이브러리에 포함된 plt.xticks() 및 plt.yticks() 사용 방법

plt.xticks()그리고 plt.yticks()각각 x축과 y축의 눈금 위치와 레이블을 사용자 지정하는 데 사용되는 Matplotlib 함수입니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

• 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import matplotlib.pyplot as plt

• 데이터를 플로팅합니다.

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

이 코드는 일부 데이터가 있는 선을 그립니다.

• x축과 y축에서 눈금 위치와 레이블을 사용자 지정합니다.

plt.xticks([1, 2, 3], ['one', 'two', 'three'])
plt.yticks([4, 5, 6], ['four', 'five', 'six'])

이 코드는 x축 눈금 위치를 [1, 2, 3]으로 설정하고 x축 눈금 레이블을 ['one', 'two', 'three']로 설정하고 y축 눈금 위치를 [ 4, 5, 6] 및 y축 눈금 레이블은 ['four', 'five', 'six']입니다.

다른 인수를 사용하여 글꼴 크기, 글꼴 스타일 및 회전 각도와 같은 눈금 레이블의 모양을 사용자 지정할 수도 있습니다. 예를 들어:

plt.xticks([1, 2, 3], ['one', 'two', 'three'], fontsize=12, fontstyle='italic', rotation=45)
plt.yticks([4, 5, 6], ['four', 'five', 'six'], fontsize=12, fontstyle='italic')

이 코드는 x축 눈금 레이블을 글꼴 크기가 12포인트이고 회전 각도가 45도인 기울임꼴로 설정하고 y축 눈금 레이블을 글꼴 크기가 12포인트인 기울임꼴로 설정합니다.

전반적으로 plt.xticks()및 는 plt.yticks()각각 x축과 y축의 눈금 위치와 레이블을 사용자 지정하는 데 유용한 기능이며 플롯의 가독성을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다.

Matplotlib 라이브러리에 포함된 plt.grid() 사용 방법

plt.grid()플롯에 그리드를 추가하는 Matplotlib 함수입니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

• 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import matplotlib.pyplot as plt

• 데이터를 플로팅합니다.

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

이 코드는 일부 데이터가 있는 선을 그립니다.

• 플롯에 그리드를 추가합니다.

plt.grid()

이 코드는 x축과 y축의 눈금 표시에서 선이 확장되는 그리드를 플롯에 추가합니다.

다른 인수를 지정하여 그리드의 모양을 사용자 정의할 수도 있습니다. 예를 들어:

plt.grid(color='red', linestyle='--', linewidth=0.5)

이 코드는 점선과 선폭이 0.5포인트인 플롯에 빨간색 그리드를 추가합니다.

전반적으로 plt.grid()플롯에 그리드를 추가하는 데 유용한 기능으로, 데이터의 가독성과 해석을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Matplotlib 라이브러리에 포함된 plt.subplots_adjust() 사용 방법

plt.subplots_adjust()서브플롯 사이의 간격을 조정하는 데 사용되는 Matplotlib 함수입니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

• 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import matplotlib.pyplot as plt

• 서브플롯을 만듭니다.

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

이 코드는 2×2 그리드에 배열된 4개의 서브플롯이 있는 그림을 생성합니다.

• 서브플롯 사이의 간격을 조정합니다.

plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.4)

이 코드는 서브플롯 사이의 가로 및 세로 간격을 각각 서브플롯의 너비와 높이의 0.4배로 조정합니다.

wspace및 인수 hspace를 사용하여 서브플롯 사이의 수평 및 수직 간격을 각각 조정할 수 있습니다. 값은 서브플롯의 너비 또는 높이의 비율로 지정되므로 값 0.4는 너비 또는 높이의 40%가 됩니다.

또한 다른 인수를 사용하여 서브플롯 주위의 여백을 조정하는 데 사용할 수 있는 left, right, top및 와 같은 서브플롯 사이의 간격을 사용자 정의할 수 있습니다.bottom

plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9, wspace=0.4, hspace=0.4)

이 코드는 서브플롯 주변의 여백과 서브플롯 사이의 간격을 조정합니다.

전체적으로 plt.subplots_adjust()플롯의 전체적인 모양을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 서브플롯 사이의 간격을 조정하는 데 유용한 기능입니다.

Matplotlib 라이브러리에 포함된 plt.style.use() 사용 방법

plt.style.use()플롯의 스타일을 설정하는 데 사용되는 Matplotlib 함수입니다. Matplotlib는 'ggplot', 'seaborn', 'bmh' 등 여러 내장 스타일을 제공합니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

• 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import matplotlib.pyplot as plt

• 플롯의 스타일을 설정합니다.

plt.style.use('ggplot')

이 코드는 플롯의 스타일을 데이터 시각화에서 널리 사용되는 스타일인 'ggplot'으로 설정합니다.

• 데이터를 플로팅합니다.

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

이 코드는 'ggplot' 스타일을 사용하여 일부 데이터가 있는 선을 그립니다.

다른 기본 제공 스타일을 사용하거나 고유한 사용자 지정 스타일을 만들 수도 있습니다. 사용 가능한 스타일 목록을 보려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

print(plt.style.available)

이 코드는 사용 가능한 스타일 목록을 인쇄합니다.

사용자 지정 스타일을 만들려면 스타일 설정 사전을 만들어 함수에 전달할 수 있습니다 plt.style.use(). 예를 들어:

custom_style = {
    'figure.figsize': (10, 5),
    'axes.grid': True,
    'lines.linewidth': 2,
    'lines.markersize': 8,
}

plt.style.use(custom_style)

이 코드는 더 큰 그림 크기, 축의 그리드, 두꺼운 선 및 더 큰 마커를 사용하여 사용자 지정 스타일을 만듭니다.

전반적으로 plt.style.use()플롯의 스타일을 설정하는 데 유용한 기능으로, 플롯의 전체적인 모양을 개선하고 시각적으로 더 매력적으로 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

Matplotlib 라이브러리에 포함된 plt.savefig() 사용 방법

plt.savefig()플롯을 이미지 파일로 저장하는 데 사용되는 Matplotlib 라이브러리의 기능입니다. 이 함수는 파일 이름을 인수로 사용하고 현재 그림을 지정된 형식으로 파일에 저장합니다. 사용 방법은 다음과 같습니다.

• 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import matplotlib.pyplot as plt

• 플롯 만들기:

plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.title('Example Plot')
plt.xlabel('X-axis Label')
plt.ylabel('Y-axis Label')

이 코드는 제목과 축 레이블이 있는 간단한 플롯을 만듭니다.

• plt.savefig()플롯을 저장하려면 다음을 호출하십시오 .

plt.savefig('example_plot.png')

이 코드는 플롯을 현재 작업 디렉토리의 "example_plot.png" 파일에 저장합니다. 원하는 경우 다른 파일 이름이나 경로를 지정할 수 있습니다.

plt.savefig()또한 출력 파일 형식, 해상도 및 기타 설정을 사용자 정의할 수 있는 여러 선택적 매개변수를 지원합니다. 예를 들어 ".png" 또는 ".pdf"와 같은 파일 확장자를 제공하여 파일 형식을 지정할 수 있습니다. 매개변수 를 사용하여 출력 파일의 DPI(인치당 도트 수)를 지정할 수도 있습니다 dpi.

plt.savefig('example_plot.pdf', dpi=300)

이 코드는 플롯을 300DPI 해상도의 PDF 파일로 저장합니다.

전반적으로 plt.savefig()플롯을 이미지 파일로 저장하는 데 유용한 기능으로 결과를 다른 사람과 공유하거나 보고서 및 프레젠테이션에 포함하는 데 유용할 수 있습니다.