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 핵심 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
데이터 포인트의 x-, y- 및 z-축을 보기 위해 3차원 플롯이 생성됩니다. 또한 기울기 하강 함수가 작동하는 방식을 이해하고 알고리즘의 계수에 대한 최적 값을 찾는 데 사용할 수도 있습니다.
Matplotlib를 사용하여 3차원 등고선 플롯을 만드는 방법을 알아보겠습니다. -
예시
from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def fun(x, y):
return np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2))
x = np.linspace(−5, 5, 30)
y = np.linspace(−5, 5, 30)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = fun (X, Y)
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
ax.contour3D(X, Y, Z, 50, cmap='binary')
ax.set_ylabel("Y−axis")
ax.set_xlabel("X−axis")
ax.set_zlabel("Z−axis")
ax.set_title('A sample 3D contour plot')
plt.show() 출력
설명
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필요한 패키지를 가져오고 사용하기 쉽도록 별칭을 정의합니다.
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두 개의 변수를 사용하여 'sin' 함수를 사용하여 데이터를 생성하는 'fun' 함수가 생성됩니다.
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데이터 값은 NumPy 라이브러리를 사용하여 생성됩니다.
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'피겨' 기능을 이용하여 빈 도형을 생성합니다.
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'axes' 함수는 그래프를 그릴 축을 만드는 데 사용됩니다.
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'contour3D'는 생성된 데이터로 3차원 등고선 플롯이 시각화되고 있음을 지정하는 데 사용됩니다.
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set_xlabel, set_ylabel, 'z_label' 및 set_title 함수는 'X'축, 'Y'축, Z축 및 제목에 대한 레이블을 제공하는 데 사용됩니다.
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'show' 기능을 사용하여 콘솔에 표시됩니다.