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
누적 막대 그래프는 단일 직사각형 상자에 두 값의 데이터 포인트를 표시합니다.
Matplotlib를 사용하여 스택 플롯을 만드는 방법을 알아보겠습니다. −
예
import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['A1', 'A2', 'A3', 'A4']
val_1 = [34, 56, 78, 91]
val_2 = [20, 56, 32, 89]
val_3 = [1, 3, 5, 3]
val_4 = [3, 5, 3, 4]
width = 0.40
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(labels, val_1, width, yerr=val_3, label='Label_1')
ax.bar(labels, val_2, width, yerr=val_4, bottom=val_1,
label='Label_2')
ax.set_ylabel('Y−axis')
ax.set_title('X−axis')
ax.legend()
plt.show() 출력
설명
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필요한 패키지를 가져오고 사용하기 쉽도록 별칭을 정의합니다.
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누적 차트의 레이블과 레이블/막대의 값이 정의됩니다.
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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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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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플롯은 'bar'를 지정하여 막대 차트로 정의됩니다.
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'show' 기능을 사용하여 콘솔에 표시됩니다.