브라우저에서 바로 실행해 볼 수 있는 Matplotlib 플레이그라운드
우리의 온라인 Matplotlib 플레이그라운드를 사용하여 브라우저에서 Python과 Matplotlib로 데이터를 시각화하세요. 즉시 플롯을 렌더링할 수 있으며, 설정이 필요 없어 데이터 과학에 최적입니다.
🚀 7 총 실행 (7 이번 달)
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📊 Matplotlib 소개
1. Matplotlib이란?
Matplotlib은 정적, 애니메이션, 인터랙티브한 시각화를 생성하는 데 사용되는 인기 있는 파이썬 라이브러리입니다. 데이터 과학 및 과학적 계산에 특히 유용합니다.
import matplotlib.pyplot as plt2. 선 그래프
X와 Y 값을 사용한 기본 선 그래프입니다.
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 4, 6, 8]
plt.plot(x, y)
plt.title("Line Plot")
plt.xlabel("X 축")
plt.ylabel("Y 축")
plt.show()3. 막대 그래프
막대 그래프는 이산 범주를 비교하는 데 유용합니다.
categories = ['A', 'B', 'C']
values = [5, 7, 3]
plt.bar(categories, values)
plt.title("Bar Chart")
plt.show()4. 산점도
산점도를 사용하여 두 수치 변수 간의 관계를 나타냅니다.
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
plt.scatter(x, y)
plt.title("Scatter Plot")
plt.show()5. 원형 차트
원형 차트는 비율을 나타내는 데 사용됩니다.
labels = ['Apple', 'Banana', 'Cherry']
sizes = [30, 40, 30]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title("Fruit Distribution")
plt.show()6. 히스토그램
히스토그램은 수치 데이터의 분포를 이해하는 데 도움을 줍니다.
import numpy as np
data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30)
plt.title("Histogram")
plt.show()7. 여러 그래프
서브플롯을 사용하여 하나의 그림에 여러 그래프를 그립니다.
x = [1, 2, 3, 4]
y1 = [1, 4, 9, 16]
y2 = [2, 3, 5, 7]
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title("Plot 1")
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title("Plot 2")
plt.tight_layout()
plt.show()8. 스타일 커스터마이즈
색상, 스타일, 마커 등을 커스터마이즈할 수 있습니다.
plt.plot(x, y1, color='red', linestyle='--', marker='o')
plt.title("Styled Line")
plt.show()9. 이미지로 그래프 저장
savefig()을 사용하여 그래프를 이미지 파일로 저장합니다.
plt.plot(x, y1)
plt.savefig("my_plot.png")10. 3D 그래프 (고급)
Matplotlib는 mpl_toolkits.mplot3d를 통해 3D 그래프도 지원합니다.
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x = [1, 2, 3]
y = [2, 3, 4]
z = [5, 6, 7]
ax.scatter(x, y, z)
plt.show()