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
Matplotlib이 동일한 플롯의 여러 플롯에 반복적으로 사용될 수 있는 방법을 이해합시다 -
예
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
fig.subplots_adjust(top=0.8)
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax1.set_ylabel('Y−axis')
ax1.set_title('A simple plot')
t = np.arange(0.0, 1.0, 0.01)
s = np.sin(2*np.pi*t)
line, = ax1.plot(t, s, color='blue', lw=2)
np.random.seed(4567232)
ax2 = fig.add_axes([0.15, 0.1, 0.8, 0.3])
n, bins, patches = ax2.hist(np.random.randn(1000), 50,
facecolor='yellow', edgecolor='green')
ax2.set_xlabel('x−label')
plt.show() 출력
설명
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필요한 패키지를 가져오고 사용하기 쉽도록 별칭을 정의합니다.
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'피겨' 기능을 이용하여 빈 도형을 생성합니다.
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'subplot' 기능은 그래프를 그릴 영역을 만드는 데 사용됩니다.
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데이터 값은 NumPy 라이브러리를 사용하여 생성됩니다.
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'랜덤' 라이브러리의 '시드' 기능은 데이터 포인트를 생성하는 데 사용됩니다.
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'add_subplot'은 새로 생성된 플롯에 또 다른 새로운 서브플롯을 생성하는 데 사용됩니다.
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데이터는 'plot' 기능을 사용하여 플롯됩니다.
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set_xlabel, set_ylabel 및 set_title 함수는 'X'축, 'Y'축 및 제목에 대한 레이블을 제공하는 데 사용됩니다.
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'show' 기능을 사용하여 콘솔에 표시됩니다.