Matplotlib에서 컬러맵(colormap)을 기반으로 산점도(scatter)의 점에 음영 효과를 적용하려면 scatter() 메서드에서 copper 컬러맵을 사용하면 됩니다. 이 방식은 데이터 값의 크기에 따라 점의 색상이 자동으로 변하기 때문에, 두 변수 간의 관계를 한눈에 파악하는 데 매우 유용합니다.
구현 단계
그림(figure) 크기를 설정하고, 서브플롯 주변과 사이의 여백(padding)을 조정합니다.
numpy를 사용하여 x축과 y축에 사용할 무작위 데이터 100개를 생성합니다.
c=x(색상 기준값)와 cmap='copper'(컬러맵 지정) 옵션을 적용하여 x, y 좌표의 산점도를 그립니다.
show() 메서드를 호출하여 최종 그림을 화면에 표시합니다.
예제 코드
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt, cm plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) plt.scatter(x, y, c=x, cmap='copper') plt.show()
실행 결과
코드를 실행하면 x값이 작을수록 어두운 색, 클수록 밝은 구리(copper) 계열의 색상으로 점이 표현된 산점도가 출력됩니다. 색상의 음영 차이를 통해 x값의 분포를 직관적으로 확인할 수 있습니다.
참고 팁
'copper' 외에도 'viridis', 'plasma', 'coolwarm' 등 다양한 내장 컬러맵을 cmap 인자에 지정할 수 있습니다. 또한 plt.colorbar()를 추가하면 색상 값의 범위를 나타내는 컬러바를 함께 표시할 수 있어 가독성을 더욱 높일 수 있습니다.