Matplotlib는 데이터 시각화에 사용되는 인기 있는 Python 패키지입니다. 데이터 시각화는 실제로 숫자를 보고 복잡한 계산을 수행하지 않고도 데이터에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 데 도움이 되기 때문에 중요한 단계입니다. 청중에게 정량적 통찰력을 효과적으로 전달하는 데 도움이 됩니다.
Matplotlib는 데이터로 2차원 플롯을 만드는 데 사용됩니다. Python 애플리케이션에 플롯을 포함하는 데 도움이 되는 객체 지향 API와 함께 제공됩니다. Matplotlib는 IPython 셸, Jupyter 노트북, Spyder IDE 등과 함께 사용할 수 있습니다.
파이썬으로 작성되었습니다. Python의 Numerical Python 패키지인 Numpy를 사용하여 생성됩니다.
Python은 아래 명령을 사용하여 Windows에 설치할 수 있습니다 -
pip install matplotlib
Matplotlib의 종속성은 -
Python ( greater than or equal to version 3.4) NumPy Setuptools Pyparsing Libpng Pytz Free type Six Cycler Dateutil
퀴버 플롯은 각각 점 (x, y)에 성분 (u, v)가 있는 배열로 속도 벡터를 표시하는 데 사용됩니다. 아래 명령을 사용하여 만들 수 있습니다 -
quiver(x,y,u,v, color)
여기서 'x', 'y', 'u' 및 'v'는 데이터의 1-D 또는 2-D 시퀀스의 좌표일 수 있습니다.
Matplotlib를 사용하여 퀴버 플롯을 만드는 방법을 알아보겠습니다. −
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 5.4, 0.5)
y = np.arange(0, 5.4, 0.5)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
u = np.cos(X)*Y
v = np.sin(Y)*Y
fig, ax = plt.subplots(figsize =(12, 8))
ax.quiver(X, Y, u, v)
ax.xaxis.set_ticks([])
ax.yaxis.set_ticks([])
ax.axis([−0.7, 2.7, −0.7, 2.7])
ax.set_aspect('equal')
plt.show() 출력
설명
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필수 패키지를 가져오고 별칭을 지정합니다.
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데이터는 NumPy 라이브러리를 사용하여 생성됩니다.
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사인 및 코사인 함수가 정의됩니다.
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플롯의 크기가 정의됩니다.
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Matplotlib에 있는 'quiver' 함수가 호출됩니다.
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'show' 기능은 플롯을 표시하는 데 사용됩니다.