Python의 Matplotlib: 예제와 함께 다양한 플롯 설명

매트플롯립이란?

Python에서 사용할 수 있는 여러 라이브러리 중에서 python의 matplotlib 는 배열의 2D 플롯을 시각화하는 데 도움이 되는 시각화 라이브러리 중 하나입니다. 데이터 시각화 라이브러리는 NumPy 배열을 기반으로 합니다. 다중 플랫폼 데이터 시각화 라이브러리가 John Hunter에 의해 소개된 것은 2002년이었습니다. 라이브러리는 MATLAB의 대안을 제공하는 데이터의 시각화 및 데이터의 그래픽 플로팅을 제공합니다. Matplotlib의 API, 즉 개발자가 GUI 애플리케이션에 플롯을 포함하는 데 사용하는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스.

막대, 선, 히스토그램, 산점도 등과 같은 여러 그래픽 플롯이 matplotlib에서 제공됩니다. matplotlib 플롯 이 제공하는 시각화를 통해 엄청난 양의 데이터에 시각적으로 액세스할 수 있습니다. 비주얼 데이터 플롯은 파이썬 matplotlib 스크립트의 구조적 특성으로 인해 몇 줄의 코드를 통해 생성할 수 있습니다.

matplotlib 스크립팅 레이어를 오버레이하는 데 두 가지 API가 사용됩니다.

• Python API: Python 코드 개체의 계층 구조입니다.
• OO(객체 지향) API: Matplotlib의 백엔드 계층에 대한 직접 액세스는 API에서 제공됩니다.

설치

matplotlib 라이브러리의 설치는 matplotlib 및 PyPI(Python Package Index)의 종속성을 바이너리 패키지로 다운로드하여 수행할 수 있습니다.

라이브러리 설치에 사용할 수 있는 명령은 다음과 같습니다.

파이썬 -m pip 설치 matplotlib

Windows, Linux 및 macOS와 같은 운영 체제에서 matplotlib 및 해당 종속성은 휠 패키지로 제공됩니다. 이러한 경우 실행할 명령은 다음과 같습니다.

파이썬 -mpip 설치 -U matplotlib

라이브러리는 로컬 시스템이 OS에 적합한 컴파일러를 필요로 하기 때문에 설치가 상당히 복잡한 컴파일되지 않은 소스 파일로도 사용할 수 있습니다. 또한 ActiveState 플랫폼을 사용하여 소스에서 matplotlib를 빌드하고 필요한 OS에 맞게 패키징할 수 있습니다.

가져오기

파이썬에서 matplotlib 가져오기는 명령을 통해 수행됩니다.

• matplotlib에서 pyplot을 plt로 가져오기
• matplotlib.pyplot을 plt로 가져오기

다양한 플롯 및 예

1. Matplotlib UI 메뉴

Matplotlib를 통해 플롯을 생성할 때 Matplotlib UI 메뉴가 생성됩니다. 플롯 확대 기능과 함께 플롯 사용자 정의 및 요소 토글은 Matplotlib UI에서 제공됩니다.

2. Matplotlib와 NumPy

NumPy 는 과학적 계산을 수행하기 위한 Python 패키지입니다. Matplotlib는 NumPy를 기반으로 구축되었으며 숫자 데이터 및 다차원 배열에 대해 NumPy에서 제공하는 기능을 사용합니다.

3. Matplotlib와 판다

Pandas는 matplotlib에서 데이터 조작 및 분석에 사용되는 파이썬 라이브러리입니다. matplotlib에 대한 필수 종속성은 아니지만 데이터 프레임을 제공합니다.

Matplotlib 플롯 을 사용하면 방대한 양의 데이터를 시각적으로 표현할 수 있습니다. 플롯을 사용하여 데이터에 존재하는 추세와 특정 패턴을 식별할 수 있으며 이는 상관 관계를 만드는 데 필수적입니다. Matplotlib 플롯 은 기본적으로 양적 정보에 대한 추론 방법을 제공합니다.

matplotlib 플롯의 일부 유형은 다음과 같습니다.

1. 라인 플롯:

두 점을 사용하여

• Matplotlib Line Plot은 pyplot 가져오기를 통해 생성됩니다.
• 다이어그램에서 점을 그리는 경우 기본적으로 한 점에서 다른 점으로 선을 그리는 plot() 함수가 사용됩니다.
• 선을 그리기 위한 점을 지정하는 두 개의 매개변수가 고려됩니다.
• X축 포인트는 Parameter 1에 배열로 저장됩니다.
• Y축 포인트는 Parameter 2에 배열로 저장됩니다.
• 예: 선이 점 (2, 6)에서 (10, 15)까지 그려져야 하는 경우 두 개의 배열, 즉 [2, 10] 및 [6, 15]를 전달해야 합니다.

예: 선의 플로팅과 생성된 플롯을 보여주는 코드

원천

2. 다중 포인트 사용

• 두 개의 점이 플로팅에 사용되는 것과 마찬가지로 python에서 matplotlib를 사용하여 여러 점을 플로팅할 수 있습니다 .
• 여러 점을 표시하려면 두 축에서 점의 수가 같아야 합니다.
• 입력:

원천

3. x축 포인트가 없는 선 포인트

• X축 포인트를 지정하지 않으면 Y축 포인트를 기준으로 X축의 기본값이 사용됩니다.
• 입력: 이 코드는 선을 그리기 위한 위의 코드와 동일하게 유지되지만 하나의 배열만 입력으로 사용합니다. 즉, Y축에 대한 배열입니다. X축이 기본값으로 사용됩니다.

ypoints = np.array([10, 8, 12, 20, 3, 9])

• 플롯 생성:

플롯의 시각적 효과를 높일 수 있는 다양한 옵션이 matplotlib에 있습니다.

1. 마커

• 다이어그램에서 포인트의 시각적 효과를 향상시키기 위해 marker 라는 키워드를 사용하여 지정된 마커를 사용할 수 있습니다 .
• 마커는 별, 원, 점, 픽셀, X 등이 될 수 있습니다.
• 예: plt.plot(ypoints, marker = 'o')는 점을 그리는 데 사용할 수 있습니다.
• 마커의 다른 목록은 다음에서 가져온 아래 스니펫에 표시됩니다.

원천

• 마커는 색상(140가지 지원 색상), 크기, 점선, 실선, 점선과 같이 사용할 수 있는 선의 종류에 따라 변경할 수 있습니다.
• markeredge ( mec ) 및 markerfacecolor ( mfc ) 명령은 전체 마커의 색상을 지정하는 데 사용됩니다.
• 마커의 가장자리만 색칠하거나 전체 마커를 색칠하는 옵션을 제공합니다.
• Markersize 또는 짧은 ms 는 마커의 크기를 설정하는 데 사용됩니다.

구문: plt.plot(ypoints, marker = 'o', ms = 30)

2. Matplotlib 라인

• 플롯된 선의 스타일은 ls , : 또는 — 로 표시되는 선 스타일, 점선 또는 대시 옵션을 사용하여 적절하게 변경할 수 있습니다 .

구문: plt.plot(ypoints, ls = ':')

• 선의 색상은 color 키워드로 변경 하거나 c 를 사용하여 더 짧은 형태 로 변경할 수 있습니다 . matplotlib는 선의 색상 모양을 변경하기 위해 140가지 지원되는 색상을 제공합니다.
• 선 너비는 linewidth 또는 lw 인수로 변경할 수 있습니다 . 부동 소수점 수입니다.
• plt.plot() 함수 를 사용하여 동일한 그래프에 여러 선을 그릴 수 있습니다 .
• grid() 함수는 플롯에 그리드 선을 추가하는 데 사용됩니다. 축 매개변수를 추가하여 그리드 선이 필요한 축을 지정할 수 있습니다.

구문: plt.grid(축 = 'x')

• 그리드의 속성은 색상, 선의 스타일 및 인수, 색상, 선 스타일 및 숫자를 통해 적절하게 변경할 수 있습니다.

구문: plt.grid(색상 = '녹색', 선스타일 = '-', 선폭 = 0.5)

3. Matplotlib 레이블 및 제목

• xlabel() 및 ylabel() 함수는 각 asex에 레이블을 지정하는 데 사용됩니다.
• title() 함수는 플롯의 제목을 설정하는 데 사용됩니다.
• 플롯의 글꼴 ​​속성은 fontdict 매개변수로 변경할 수 있습니다.
• loc 매개변수를 사용하여 제목 의 위치를 ​​지정할 수 있습니다.

subplots() 함수 를 사용하여 하나의 Figure에 여러 개의 플롯을 그릴 수 있습니다 .

4. Matplotlib 산점도

• scatter() 함수 는 pyplot과 함께 사용하여 산점도를 그릴 수 있습니다.
• 길이가 같은 두 개의 어레이가 필요합니다. 즉, 각 축에 대해 하나의 어레이가 필요합니다.
• 예시:

원천

플롯 생성

• 색깔 또는 c 인수를 사용하여 산점도의 점에 색을 지정합니다.
• 컬러맵을 사용하여 산점도에 필요한 색상을 지정할 수 있습니다. 컬러 맵 의 각 색상 에는 특정 값이 있습니다. cmap nd 인수를 통해 포함된 다음 컬러맵의 이름을 할당할 수 있습니다. 몇 가지 in=built 컬러맵을 matplotlib에서 사용할 수 있습니다.

구문: plt.scatter(x, y, c=색상, cmap='비리디스')

Viridis는 matplotlib에서 사용할 수 있는 내장 컬러맵입니다.

• 점 의 크기와 투명도는 s 및 alpha 인수 를 통해 변경할 수 있습니다 .
• 컬러맵은 다양한 크기의 점과 결합할 수 있습니다.

5. Matplotlib 막대 다이어그램

• bar() 함수는 막대 다이어그램을 그리는 데 사용됩니다 . 막대의 레이아웃에 대한 인수는 bar() 함수에 언급되어 있습니다. 수직 막대 다이어그램을 그립니다.

• 가로 막대 다이어그램을 그리기 위해 barh() 함수가 사용됩니다.
• 입력:

• 플롯 생성:

원천

• color 인수는 bar() 및 barh() 함수와 함께 사용 하여 막대 색상 을 설정합니다.

구문: plt.bar(x, y, 색상 = "녹색").

• width 인수는 bar() 및 barh() 함수와 함께 사용 하여 막대 너비 를 설정합니다.

구문: plt.bar(x, y, 너비 = 0.2).

• bar() 및 barh() 함수가 차지하는 또 다른 인수 는 막대 높이 를 설정하는 데 사용되는 높이입니다.

6. Matplotlib 파이 플롯

• 파이 차트는 matplotlib 라이브러리의 pie() 함수를 통해 생성됩니다.
• 예: 입력:

• 플롯 생성:

원천

• 각 웨지는 각 웨지에 대한 레이블이 있는 배열인 매개변수 레이블로 레이블을 지정할 수 있습니다.

구문: mylabels = [ "cars" , "bikes" , "cycles" , "buses" ]

• 원형 차트의 기본 시작 각도는 시작 각도 매개변수로 변경할 수 있는 X축입니다. 각도는 도 단위로 정의되며 기본 각도는 0입니다.
• 분해 매개변수를 사용하면 필요한 쐐기가 눈에 띄게 표시될 수 있습니다. 그것은 눈에 띄는 쐐기의 값과 나머지 값을 0으로 유지하는 배열을 통해 지정됩니다.

구문: myexplode = [0.2, 0, 0, 0]

• shadows 매개변수를 true로 설정하면 원형 차트에 대한 그림자가 생성됩니다.
• 색상 매개변수는 배열을 통해 각 쐐기의 색상을 지정하는 데 사용됩니다.

구문: mylabels = [ "cars" , "bikes" , "cycles" , "buses" ]

mycolors = [ "검정", "핫핑크", "파랑", 녹색""]

• legend() 함수는 각 쐐기에 설명을 추가하는 데 사용됩니다.

7. 히스토그램

• 히스토그램은 빈도 분포를 그리는 데 사용됩니다.
• hist() 함수는 히스토그램을 생성하기 위해 숫자 배열을 사용하는 히스토그램을 생성하는 데 사용됩니다.
• 예: 입력: 위의 라인은 막대 다이어그램을 그리는 데 사용되는 라인과 동일합니다.

x = np.random.normal(90, 100, 200)

인쇄(x)

• 플롯 생성:

결론

이 기사에서 논의한 바와 같이 파이썬의 matplotlib 는 다양한 스타일의 데이터 플로팅에 사용할 수 있습니다. 사용자가 원하는 대로 레이블을 지정하고 크기를 조정하고 색상을 지정할 수 있도록 플롯을 향상시키기 위해 다양한 옵션을 사용할 수 있습니다. 따라서 파이썬과 파이썬의 라이브러리는 현대의 데이터 분석과 처리에 상당히 도움이 됩니다.

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