02 Ago 2019

matplotlib.pyplot 예제

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. 당신은 여전히 이전 자습서 및 matplotlib의 예에서 팝업이 볼 수 있습니다., 하지만 그것의 사용은 더 이상 권장 하지 않습니다., 특히 때 당신의 Jupyter 노트북에 IPython 커널을 사용 하는. 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다. y축에 대해 동일한 데이터와 다른 축을 가진 4개의 플롯의 예는 다음과 같습니다. matplotlib.pyplot은 일반적으로 plt로 가져옵니다. 플롯에서 모든 종류의 차트 및 피처를 만드는 메서드를 포함하는 핵심 개체입니다. 줄 스타일 및 형식 문자열의 전체 목록은 plot() 설명서를 참조하십시오. 위의 예제에서 축() 명령은 [xmin, xmax, ymin, ymax] 목록을 가져와축의 뷰포트를 지정합니다. 이러한 함수를 사용하여 데이터를 플로팅하는 방법에 대해 궁금한 경우 다음 예제를 고려하십시오.

x 및 y 변수가 이미 로드되었습니다: 또는 구성 매개 변수를 대화식으로 변경할 수 있습니다(위의 옵션 #2). matplotlib.pyplot을 plt로 가져오면 설정의 파이썬 사전과 유사한 rcParams 개체에 액세스할 수 있습니다. "rc"로 시작하는 모든 모듈 객체는 플롯 스타일 및 설정과 상호 작용하는 수단입니다: 다양한 유형의 플롯을 그리는 방법은 점액뿐만 아니라 pyplot(plt)에 있습니다. 아래 예제에서는 일반적으로 사용되는 플롯 유형 중 몇 가지에 대한 기본 예제를 보여 주며 있습니다. 여기에서 는 이를 생성한 코드가 있는 많은 예제 플롯을 찾을 수 있습니다. 물론 배열만 플로팅 함수에 전달하는 것은 아닙니다. 예를 들어 파이썬 목록을 전달할 수도 있습니다. 파이썬 목록에 대해 더 알고 싶다면 파이썬 목록 자습서 또는 데이터 과학 코스용 파이썬 무료 소개를 확인하는 것이 좋습니다. "rc"는 구성 파일에 일반적입니다: 일반적으로 rc로 끝납니다. 예를 들어 구성을 실행 형으로 설정하는 관행에서 비롯됩니다.

자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다. Matplotlib에는 동적으로 그리고 정적으로 조정할 수있는 RC 파일이 있습니다. 이 자습서의 첫 번째 섹션에서 예제에서 보았듯이 그림이나 축을 인스턴스화하지 않고 빠르게 플롯하려는 경우 특히 유용합니다.