Jupyter Notebook에서 NumPy의 2차원 배열을 회색조(grayscale) 이미지로 시각화하려면 Matplotlib의 imshow() 함수와 gray 컬러맵을 활용하면 됩니다. 아래에서 단계별로 자세히 알아보겠습니다.
구현 단계
그림 크기 설정:
plt.rcParams를 사용해 figure 크기를 지정하고, 서브플롯 주변과 사이의 여백(padding)을 자동으로 조정합니다.랜덤 데이터 생성: NumPy의
np.random.rand()함수를 사용하여 무작위 2D 배열 데이터를 만듭니다.이미지로 표시:
plt.imshow()함수에cmap='gray'옵션을 지정하여 데이터를 회색조 컬러맵의 2D 래스터 이미지로 출력합니다.그래프 표시: 마지막으로
plt.show()메서드를 호출하여 생성된 그림을 화면에 나타냅니다.
예제 코드
from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np # 그림 크기 설정 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # 랜덤 데이터 포인트 생성 data = np.random.rand(5, 5) # gray 컬러맵을 사용한 imshow로 데이터 플롯 plt.imshow(data, cmap='gray') # 플롯 표시 plt.show()
실행 결과
위 코드를 실행하면 다음과 같이 5×5 크기의 랜덤 값들이 밝기(명도) 차이로 표현된 회색조 이미지가 출력됩니다.
참고 사항
cmap='gray' 옵션은 배열의 값이 클수록 흰색에 가깝게, 작을수록 검은색에 가깝게 매핑합니다. 만약 반대로 표현하고 싶다면 cmap='gray_r'(역방향 회색조)을 사용하면 됩니다. 또한 실제 이미지 파일을 불러와 처리할 때도 동일한 방식으로 2D 배열을 회색조 이미지로 확인할 수 있어, 이미지 처리 및 머신러닝 전처리 과정에서 매우 유용하게 활용됩니다.