Matplotlib는 데이터 시각화에 사용되는 인기 있는 Python 패키지입니다.
데이터 시각화는 숫자를 실제로 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
때로는 서로 다른 두 가지 데이터 세트를 이해해야 할 수도 있습니다. 여러 플롯을 그릴 수 있는 경우입니다.
Matplotlib를 사용하여 여러 플롯을 그리는 방법을 이해합시다. −
예시
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x1_val = np.linspace(0.0, 6.0)
x2_val = np.linspace(0.0, 3.0)
y1_val = np.cos(2.3 * np.pi * x1_val) * np.exp(−x1_val)
y2_val = np.cos(2.4 * np.pi * x2_val)
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1)
fig.suptitle('Two plots')
ax1.plot(x1_val, y1_val ,'o−')
ax1.set_ylabel('Plot 1')
ax2.plot(x2_val, y2_val, '.−')
ax2.set_xlabel('x-axis')
ax2.set_ylabel('Plot 2')
plt.show() 출력
설명
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필요한 패키지를 가져오고 사용하기 쉽도록 별칭을 정의합니다.
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데이터는 두 개의 다른 데이터 세트에 대해 'Numpy' 라이브러리를 사용하여 생성됩니다.
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'피겨' 기능을 이용하여 빈 도형을 생성합니다.
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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.