파이썬 plot 예제

plt.plot()을 호출하는 것은 현재 그림의 현재 축을 구한 다음 플롯() 메서드를 호출하는 편리한 방법입니다. 이는 상태 풀 인터페이스가 항상 참조하려는 플롯을 “암시적으로 추적”한다는 주장에 의해 의미됩니다. matplotlib를 설치하는 가장 쉬운 방법은 핍을 사용하는 것입니다. 터미널에서 다음 명령을 입력: 자세한 내용 및 사용법은 matplotlib.ticker 및 matplotlib.dates를 참조하십시오. Matplotlib는 또한 미리 지어진 색상과 팔레트와 함께 제공됩니다. 주피터/파이썬 콘솔에 다음을 입력하여 사용 가능한 색상을 확인합니다. 당신 중 R 매니아를 위해, Matplotlib는 또한 당신에게 ggplot에 플롯의 스타일을 설정하는 옵션을 제공합니다. 다음 코드 조각을 실행하여 쉽게 이 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 plt.scatter ()는 당신이 그렇게 할 수 있습니다. 5 파이썬 + Matplotlib 예제 (소스 코드 / .zip) 서브 플롯을 사용하여 Axe를 설정하고 일반 그리드에 배치합니다. 즉, 대부분의 경우 축과 서브플롯은 동의어이며 동일한 것을 지정합니다. 서브플롯을 호출하여 그림에 축을 추가하는 경우 add_subplots() 함수를 사용하여 축을 추가합니다. 그러나 add_axes() 함수와 add_subplots() 함수 간에는 차이가 있지만 자습서의 나중에 자세히 알아봅니다.

dpi=120은 플롯의 인치당 점 수를 늘려 더 선명하고 선명하게 보이게 했습니다. 특히 jupyter 노트북에서 dpi를 증가에 선명도에 뚜렷한 개선을 알 수 있습니다. Matplotlib는 imshow() 함수를 사용하여 이미지를 표시할 수 있습니다(동등한 간격의 수평 치수 가정). 이 기본 예제에서는 xy(화살표 팁)와 xytext 위치(텍스트 위치)가 모두 데이터 좌표에 있습니다. 선택할 수 있는 다양한 좌표계가 있습니다 – 자세한 내용은 기본 어구 및 고급 어노미를 참조하십시오. pylab_example 예제 코드: annotation_demo.py에서 더 많은 예제를 찾을 수 있습니다. 바닷본은 일반적으로 sns로 수입됩니다. matplotlib처럼 그것은 미리 지어진 스타일과 팔레트의 자신의 세트와 함께 제공됩니다. 물론 이러한 테이블에 나열된 모든 함수를 사용하지는 않을 것입니다. 그것은 정말 데이터와 사용 사례에 따라 달라집니다. 데이터 과학을 완전히 처음 접하는 경우 통계 플롯 루틴을 먼저 확인할 수 있습니다! 이 튜토리얼의 목표는 `matplotlib와 플롯이 작동하는 방법`을 이해하고 matplotlib와 모든 기능을 갖춘 플롯을 구축 할 수 있도록하는 것입니다. 두 점 세트(녹색 라운드와 파란색 별)를 동일한 플롯 대신 나란히 두 개의 플롯에 그려보려고 한다고 가정해 보세요.

어떻게 하시겠습니까? 그냥 재미를 위해, Matplotlib는 xkcd의 스타일로 플롯을 지원합니다. 당신은 어떤 소개 matplotlib 자습서를 통해 일한 경우, 당신은 아마 plt.plot ([1, 2, 3])와 같은 것을 호출했습니다. 이 한 줄짜리 줄죽은 플롯이 실제로 중첩 된 파이썬 객체의 계층 구조라는 사실을 숨깁니다. 여기서 “계층 구조”는 각 플롯의 밑에 있는 matplotlib 오브젝트의 트리와 같은 구조가 있음을 의미합니다. 많은 수치를 만드는 경우 그림에 필요한 메모리가 close()로 명시적으로 닫히기 전까지는 그림에 필요한 메모리가 완전히 해제되지 않는다는 점에 유의해야 합니다. 그림에 대한 모든 참조를 삭제하거나 창 관리자를 사용하여 그림이 화면에 표시되는 창을 죽이는 것만으로는 pyplot이 close()가 호출될 때까지 내부 참조를 유지하므로 충분하지 않습니다. 그리고 그림은 행과 열로 정렬 된 축이라고 하는 내부에 하나 이상의 서브플롯을 가질 수 있습니다.