Histograms
CodeUtility 온라인 Matplotlib IDE에서 Histograms을(를) 확인하고 실행하며 수정해 보세요.
📊 Matplotlib 온라인 실행기 소개
CodeUtility Matplotlib 실행기는 설치나 로컬 환경 구성 없이 브라우저에서 바로 Matplotlib 그래프 명령을 포함한 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있도록 해줍니다. Matplotlib이 미리 설치된 실제 Python 환경에서 실행되어 시각 출력물을 즉시 생성할 수 있습니다.
이 도구는 최신 Matplotlib 버전을 사용하며, NumPy와 Pandas를 포함해 데이터 분석과 과학 계산에 흔히 쓰이는 Python 라이브러리를 지원합니다.
2D 차트, 산점도, 히스토그램, 사용자 정의 시각화 등을 만들 수 있으며 - 코드 실행에 성공하면 그림을 자동으로 캡처하여 팝업 창에 표시합니다.
Jupyter Notebook이나 로컬 Python 환경 없이도 Python 시각화 코드를 빠르게 실험하고 싶은 학습자, 데이터 사이언티스트, 엔지니어에게 안성맞춤입니다.
하나의 실행기에서 다중 파일 편집기, 격리된 실행 터미널, 런타임별 라이브러리, 영구 작업 공간, 공유 및 실시간 협업을 이용하세요.
이 실행기는 어떻게 사용하나요?
런타임을 선택하고 파일을 열거나 만든 다음 코드를 작성하고 실행을 선택하세요. 출력은 터미널에 표시되며, 로그인한 사용자는 작업 공간에 파일을 보관하고 라이브러리를 설치하며 공유를 통해 협업할 수 있습니다.
- 버전을 선택하고 현재 파일을 편집하거나 작업 공간의 다른 파일을 여세요.
- 코드를 실행하고 요청 시 터미널에 입력한 다음 저장된 실행 기록을 확인하세요.
- 작업에 둘 이상의 코드 조각이 필요하면 라이브러리, 작업 공간 도구, 공유 및 채팅을 사용하세요.
📊 Matplotlib 소개
1. Matplotlib이란?
Matplotlib은 정적, 애니메이션, 대화형 시각화를 만들 때 사용하는 인기 있는 Python 라이브러리입니다. 특히 데이터 사이언스와 과학 계산에서 유용합니다.
import matplotlib.pyplot as plt2. 선 그래프
X와 Y 값을 사용하는 기본 선 그래프입니다.
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 4, 6, 8]
plt.plot(x, y)
plt.title("선 그래프")
plt.xlabel("X축")
plt.ylabel("Y축")
plt.show()3. 막대 차트
막대 차트는 이산 범주를 비교할 때 유용합니다.
categories = ['A', 'B', 'C']
values = [5, 7, 3]
plt.bar(categories, values)
plt.title("막대 차트")
plt.show()4. 산점도
두 개의 수치형 변수 간 관계를 보여줄 때 산점도를 사용합니다.
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
plt.scatter(x, y)
plt.title("산점도")
plt.show()5. 파이 차트
파이 차트는 비율을 나타낼 때 사용합니다.
labels = ['사과', '바나나', '체리']
sizes = [30, 40, 30]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title("과일 분포")
plt.show()6. 히스토그램
히스토그램은 수치 데이터의 분포를 이해하는 데 도움이 됩니다.
import numpy as np
data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30)
plt.title("히스토그램")
plt.show()7. 여러 플롯
서브플롯을 사용해 하나의 Figure에 여러 차트를 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("플롯 1")
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title("플롯 2")
plt.tight_layout()
plt.show()8. 스타일 커스터마이즈
색상, 스타일, 마커 등 다양한 요소를 커스터마이즈할 수 있습니다.
plt.plot(x, y1, color='red', linestyle='--', marker='o')
plt.title("스타일 적용 선")
plt.show()9. 플롯을 이미지로 저장
savefig()를 사용해 플롯을 이미지 파일로 저장하세요.
plt.plot(x, y1)
plt.savefig("my_plot.png")10. 3D 플롯(고급)
Matplotlib은 mpl_toolkits.mplot3d를 통해 3D 플로팅도 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()