Pyplot 기능

1. Pyplot 기초

간단한 그래프 생성

이제 Matplotlib을 손에 넣었으니, 그 기본 구성 요소를 다루어 보자. Pyplot은 Matplotlib의 일부분으로 작지만 매우 유용한 모듈이야. 캔버스에 그림을 그리듯이 그래프를 빠르고 간단하게 만들 수 있어.

import matplotlib.pyplot as plt

# 가장 간단한 그래프 생성
plt.plot([0, 1, 2, 3], [0, 1, 4, 9])
plt.show()

짜잔! 첫 번째 그래프를 만들었어! 보기에는 별로 화려하지 않더라도, 이건 단지 시작일 뿐이야.

그래프 개선하기

pyplot에서 그래프를 만드는 것은 몇 가지 주요 단계를 포함해:

1. 그래프를 위한 데이터 준비.
2. 그래프 유형 선택 (예: plot()는 선형 그래프).
3. 그래프 설정 (레이블, 제목, 범례 등).
4. show() 함수를 사용해 그래프 표시.

이제 첫 번째 그래프를 개선해 보자...

선형 그래프

import matplotlib.pyplot as plt

# 그래프 데이터
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

# 선형 그래프 생성
plt.plot(x, y)

# 축 레이블과 제목 설정
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.title("선형 그래프 예제")

# 그래프 표시
plt.show()

이 코드는 x 값에 따라 y 값을 표시하는 선형 그래프를 만들어. xlabel(), ylabel(), title() 함수는 그래프에 레이블과 제목을 추가해.

2. Pyplot의 주요 그래프 유형

1. 선형 그래프 plot()

선형 그래프는 시간에 따른 데이터 표시 또는 트렌드 분석에 자주 사용돼.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

plt.plot(x, y, marker="o", color="b", linestyle="--")
plt.xlabel("시간")
plt.ylabel("값")
plt.title("선형 그래프")
plt.show()

여기서는 marker, color, linestyle 매개변수를 사용하여 그래프의 외형을 설정해.

2. 히스토그램 hist()

히스토그램은 데이터 분포를 표시하고 값의 빈도를 분석하기에 유용해.

data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5]

plt.hist(data, bins=5, color="skyblue", edgecolor="black")
plt.xlabel("값")
plt.ylabel("빈도")
plt.title("히스토그램")
plt.show()

여기서 bins 매개변수는 히스토그램의 막대 수를 결정하고, edgecolor는 각 막대의 테두리를 추가해.

3. 원형 차트 pie()

원형 차트는 데이터 전체에서 각 카테고리의 비율을 보여줘.

labels = ["고양이", "강아지", "새"]
sizes = [40, 35, 25]

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct="%1.1f%%", startangle=90)
plt.title("원형 차트")
plt.show()

여기서 autopct는 각 카테고리의 비율을 표시하고, startangle은 차트를 회전시켜.

4. 산점도 scatter()

산점도는 두 변수 간의 의존성을 분석하기에 유용해.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [5, 7, 8, 5, 6]

plt.scatter(x, y, color="red")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.title("산점도")
plt.show()

산점도는 X, Y 축 값 간의 상관관계를 찾는 데 적합해.

5. 막대 그래프 bar()

막대 그래프는 카테고리 간의 값 비교에 유용해.

categories = ["A", "B", "C", "D"]
values = [10, 15, 7, 20]

plt.bar(categories, values, color="lightblue")
plt.xlabel("카테고리")
plt.ylabel("값")
plt.title("막대 그래프")
plt.show()

여기서 categories는 카테고리 레이블이고, values는 각각의 막대를 생성하는 값이야.

이제 Matplotlib의 설치 및 설정 기본 사항과 첫 번째 그래프를 만드는 방법을 알게 되었어. 하지만 이건 단지 시작일 뿐이야. 다음 강의에서는 다양한 그래프 유형을 만드는 방법과 그 설정에 대해 더 깊이 탐구할 거야. 결국에는 아름답고 정보가 풍부한 예술 작품과 같은 그래프를 만들 수 있을 거야.

데이터 시각화는 그래프뿐만 아니라 이야기 전달에도 관련 있어. Matplotlib은 너의 이야기를 위한 최고의 도구가 될 거야. 다음 강의에서 다시 만나자. 거기선 너의 기술을 더욱 발전시키고 그래프의 새로운 세계를 열어 줄게!