✨ 계속 업데이트 예정
📚 개념
- 데이터 특징, 분석의 결과, 현재 상태 등 다양한 분석을 위해 시각화 하는 방법 중 하나
- 이것 외에도 여러가지 시각화 라이브러리 있음
🔎 불러오기
from matplotlib import pyplot as plt
💡 다양한 기능들
plt.figure( )
- 그래프의 틀을 담당
- figsize = (너비, 높이)로 전체 표의 사이즈 조절 가능
plt.figure(figsize = (10, 5))
plt.plot( )
- 리스트나 넘파이 배열을 모두 2차원 그래프로 표현
- 추가적인 함수를 통해 그래프를 꾸며준다.
- plot(x변수, y변수, ...)로 표현하면 (x, y)에 해당하는 그패르르 그려준다.
- plot(y변수, ..._)로 표현하면 x변수는 0, 1, 2...의 정수가 자동으로 들어간다.
- 표시 방법
- r- : 빨간색 선
- * : 해당 점을 별로 표시
- r-*, b-* : 빨강/파랑 점과 선으로 표시
- .b : 파란색 점
- r-- : 빨간색 대쉬
- bs : 파란색 사각형
- g^ : 초록색 삼각형
plt.plot(x, y, '.b')
plt.plot(x, y, 'r-')
legend( )
- 범례를 나타내는 함수
- 그래프가 그려지는 순서로 할당
plt.legend(['A', 'B'])
title( )
- 제목
- 폰트 사이즈 등 여러 옵션 지정 가능
plt.title("This is title")
plt.title("This is title", fontsize=20)
xlabel( ), ylabel()
- x축명, y축명
plt.xlabel("xlabel")
plt.ylabel("ylabel")
show( )
- 그래프를 다 꾸몄다면 마지막에 입력하여 그래프 출력
plt.show()
savefig("./loss.png")
- 동일 폴더에 그래프 저장
plt.savefig("./loss.png")
💡 다중 그래프 표현
plt.subsplot( )
- 3개의 숫자를 통해 틀의 위치를 정할 수 있다.
- 예를 들어, 221이면 2행 2열 형태의 그패르 4개를 만들겠다는 의미이고, 그 중에서 첫번째 그래프
# 2행 2열 형태의 그래프 4개를 만들겠다는 의미 & 그 중에서 첫번째 그래프
plt.subplot(221)
...
plt.subplot(224)
plt.imshow( )
- 넘파이 배열을 이미지로 출력 가능
- cmap : 컬러 스타일 지정 가능
# 넘파이 배열 타입인 216x216 이미지 4장이 있다면 plt.imshow()를 통해서 이미지로 출력할 수 있다.
plt.imshow(images[0], interpolation = 'nearest', cmap = 'jet')
...
plt.imshow(images[3], interpolation = 'nearest', cmap = 'jet')
plt.clim( )
- 컬러 스케일링을 위해 컬러 값의 범위 지정
# 컬러 값의 범위 정해주기
plt.clim(-1, 1)
plt.axis('off')
- 이미지만 얻고 싶을 때 x축, y축 없앨 수 있다.
plt.axis('off')
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