<matplotlib> (pylab) - 2D, 3D 데이터 자료 시각화

matplot 라이브러리는 데이터를 차트(chart)나 플롯(plot) 형태, 2D,3D로 시각화하도록 기능합니다.  

https://matplotlib.org/3.1.1/gallery/index.html

Gallery — Matplotlib 3.1.1 documentation

위 링크의 공식 홈페이지에 들어가면, 각종 예제들이 많이 있습니다. 그중에 몇가지를 소개하자면, 

Lines, bars and markers

Images, contours and fields

이 외에도. 3D 플롯팅 형태도 제공합니다.

3D plotting

 

* pylab 서브 패키지

matplotlib의 하위에 pylab이라는 서브패키지가 존재합니다. (matplotlib는 전체를 포함하는 패키지이며 pylab은 matplotlib를 설치하면 자동으로 설치되는 모듈중 하나입니다.)

수치해석 소프트웨어로 유명한 matlab의 시각화 명령을 파이썬으로 구동할 수 있도록 구성된 명령어 집합을 제공합니다.  이를 이용해서 간단한 예제를 보겠습니다.

 

기본적인 명령어

from matplotlib import pyplot as plt  # plt로 임포트하는게 일반적이라고 합니다. (아무거나해도상관없긴 하지만)

1.plt.xlabel(' ') -  x축 레이블

2.plt.ylabel(' ') - y축 레이블

3.plt.title('  ') - 그래프 타이틀

4.plt.legend(['범례_1 ', ' 범례_2 ']) - 범례 추가

5.plt.show() - 시각화명령

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6.plt.plot(x, y , color="blue" )  - 플롯

7.plt.bar(x, y, width=0.7, color="blue" ) 바 차트 

8.plt.pie(x , y) 파이차트

9.plt.hist(x, y ) 히스토그램

위에 기본 명령어를 사용해서 네이버를 주간날씨를 보고 인천과 서울의 온도그래프를 만들어보았습니다. 

 

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from matplotlib import pyplot as plt



plt.xlabel(' Date ') 

plt.ylabel(' Temperature') 

plt.title(" Seoul&Inchon Temperature ")



in_temp = [9,5,7,6,-1]
sl_temp = [4,4,5,5,-3]
date = ["11/15","11/16","11/17","11/18,","11,19"]
plt.plot(date, in_temp, color = "green")   #1
plt.plot(date, sl_temp , color= "Yellow")  #2
plt.legend(['Inchon', 'Seoul'])    #범례는 위 1,2 순서대로이므로 순서주의
plt.show()