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
Matplotlib을 사용하여 플롯에 히스토그램을 그리는 방법을 알아보겠습니다. −
예시
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(19875871)
meanVal = 125
stdDevVal = 35
x = meanVal + stdDevVal * np.random.randn(764)
num_bins = 36
fig, ax = plt.subplots()
n, bins, patches = ax.hist(x, num_bins, density=True)
y = ((1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * stdDevVal)) *
np.exp(−0.5 * (1 / stdDevVal * (bins - meanVal))**2))
ax.plot(bins, y, '−−')
ax.set_xlabel('X−axis')
ax.set_ylabel('y−axis')
ax.set_title('A simple histogram')
fig.tight_layout()
plt.show() 출력
설명
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필요한 패키지를 가져오고 사용하기 쉽도록 별칭을 정의합니다.
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데이터는 '랜덤' 라이브러리의 '시드' 기능을 사용하여 생성됩니다.
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'평균'과 '표준편차' 값이 정의됩니다.
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Bin의 개수, 즉 히스토그램에 표시해야 하는 직사각형 블록의 개수가 정의됩니다.
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'피겨' 기능을 이용하여 빈 도형을 생성합니다.
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'hist' 함수는 히스토그램을 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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분포는 또한 종 모양의 곡선인 점선을 사용하여 표시됩니다.
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'show' 기능을 사용하여 콘솔에 표시됩니다.