python plot 예제

Matplotlib는 이것을 명시적 계층 구조가 아닌 그림 해부학으로 제시합니다: 이것은 부분적으로 matplotlib가 동일한 주어진 출력을 달성하는 일관된 방법이 없는 이유이며, 새로운 comers를 이해하기가 조금 어려워지는 이유입니다. Line2D 인스턴스의 setter 메서드를 사용합니다. 플롯은 Line2D 개체 목록을 반환합니다. 예를 들어, 라인1, 라인2 = 플롯(x1, y1, x2, y2). 아래 코드에서 반환 된 목록이 길이 1이 되도록 한 줄만 있다고 가정합니다. 우리는 그 목록의 첫 번째 요소를 얻기 위해, 라인 튜플 풀기를 사용합니다 : 점의 크기와 색상을 변화시킴으로써, 당신은 좋은 찾고 거품 플롯을 만들 수 있습니다. 즉, 팬더 시리즈 및 DataFrame의 플롯() 메서드는 plt.plot()을 둘러싸는 래퍼입니다. 예를 들어 DataFrame의 인덱스가 날짜로 구성된 경우 gcf(.autofmt_xdate)를 팬더에 의해 내부적으로 호출하여 현재 그림을 얻고 x축을 멋지게 자동 포맷한다는 편리함이 제공됩니다. 대부분의 경우 add_subplot()를 사용하여 축을 만듭니다. 위치 지정이 중요한 경우에만 add_axes()에 의존하게 됩니다.

또는 하나 이상의 서브플롯을 동시에 얻으려는 경우 서브플롯()을 사용할 수도 있습니다. 다음 섹션에서 이 작동 방식의 예를 볼 수 있습니다. 결론은 matplotlib이 편의 모듈을 포기하고 이제 명시적으로 pylab을 사용하지 않는 것이 좋습니다, 파이썬의 주요 개념 중 하나에 맞춰 더 많은 것들을 가져 : 명시적 암시적보다 낫다. 짧고 달콤한 파이썬 트릭을 받은 편지함으로 며칠마다 배달받으십시오. 스팸이 없습니다. 언제든지 구독을 취소합니다. 리얼 파이썬 팀이 기획했습니다. 산발형 플롯은 널리 사용되는 그래프, 특히 회귀의 문제를 시각화에 편리합니다. 다음 예제에서는 높이와 무게의 임의로 생성된 데이터를 공급하고 서로 플롯합니다. xlim() 및 ylim() 메서드를 사용하여 X축과 Y축의 한계를 각각 설정했습니다. 위의 몇 가지 예에서 볼 수 있듯이 matplotlib이 기술적, 구문 중심의 라이브러리가 될 수 있다는 사실은 없습니다.

제작 준비 차트를 만들려면 플롯을 미세 조정하기 위해 인터넷 검색을 하고 줄의 호지포지를 결합하는 데 반 시간이 필요합니다. 이전에는 plt.plot()을 호출하여 점을 뽑습니다. 기본적으로 축이 하나만 있었기 때문에 해당 축 자체에 대한 점을 뽑았습니다. 다음 명령을 고려하고 플롯이 어떻게 생겼는지, 그림에 얼마나 많은 축이 있는지 구상해 보십시오: ax = fig.add_subplot(2,2,1). 플롯의 모든 구성 요소를 보았고 첫 번째 그림과 축을 초기화했지만 좀 더 복잡하게 만들기 위해 코드에 서브플롯이 나타나는 경우가 있습니다. 다음으로, 우리가 지역 플롯을 이해하거나 파이썬 matplotlib를 사용하여 스택 플롯을 말할 수 있습니다. 서브플롯() 메서드를 사용하여 한 그림에 두 개 이상의 플롯을 추가할 수 있습니다. 아래 이미지에서는 이 방법을 사용하여 이전 예제에서 동일한 축에 그리는 두 개의 그래프를 구분했습니다.

subplot() 메서드는 nrows, ncols 및 인덱스라는 세 가지 인수를 사용합니다. 행 수, 열 수 및 하위 플롯의 인덱스 번호를 나타냅니다.