점 집합의 중심(center)을 구하는 가장 기본적인 방법은 산술 평균을 이용하는 것입니다. x, y 데이터 포인트가 담긴 리스트의 모든 요소를 더한 뒤 리스트의 길이로 나누면, 그 결과값이 해당 축에서의 중심 좌표가 됩니다. Python의 Matplotlib 라이브러리를 활용하면 이 중심점을 손쉽게 계산하고 시각화할 수 있습니다.
구현 단계
x축과 y축에 사용할 두 개의 데이터 포인트 리스트를 준비합니다.
plot() 메서드를 사용해 x, y 데이터 포인트를 그래프에 표시합니다.
sum()과 len() 함수를 활용해 x, y 데이터의 중심 좌표 튜플을 계산합니다.
계산된 중심점을 그래프 위에 마커(marker)로 표시합니다.
annotate() 메서드로 중심점에 "center"라는 라벨 주석을 추가합니다.
show() 메서드를 호출해 최종 그래프를 화면에 출력합니다.
예제 코드
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
x = [5, 1, 3, 2, 8]
y = [3, 6, 1, 0, 5]
plt.plot(x, y)
center = sum(x)/len(x), sum(y)/len(y)
plt.plot(center[0], center[1], marker='o')
plt.annotate(
"center",
xy=center, xytext=(-20, 20),
textcoords='offset points', ha='right', va='bottom',
bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='yellow', alpha=0.5),
arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3,rad=0'))
plt.show()
실행 결과
위 코드를 실행하면 5개의 데이터 포인트를 연결한 선 그래프와 함께, 노란색 배경의 "center" 라벨이 붙은 중심점이 표시됩니다. 이 예제에서 x 좌표의 중심은 (5+1+3+2+8)/5 = 3.8, y 좌표의 중심은 (3+6+1+0+5)/5 = 3.0입니다.
추가 팁
단순 평균 계산 외에도 NumPy의 np.mean() 함수를 활용하면 더 간결하게 처리할 수 있습니다. 특히 다차원 데이터의 경우 np.mean(points, axis=0)처럼 축(axis)을 지정하면 여러 좌표의 중심을 한 번에 계산할 수 있어 대량의 데이터를 다룰 때 매우 유용합니다.