Matplotlib 튜토리얼-꺾은 선형 차트
우리는 기본 차트 유형-꺾은 선형 차트를 그리는 것으로 시작합니다. plot 은 선형 또는 곡선과 같은 선을 쉽게 그릴 수 있으며 색상, 너비, 마커 크기 등과 같은 다른 구성을 가질 수 있습니다.
Matplotlib 선형 라인
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 9, 10)
y = 2 * x
plt.plot(x, y, "b-")
plt.show()
y = 2 * x 의 선을 그립니다. 여기서 x 는 0과 9 사이의 범위에 있습니다.
plt.plot(x, y, "b-")
x 와 y 의 데이터를 b-파란색과--실선의 선 스타일로 플로팅합니다.
Matplotlib 곡선
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 4 * np.pi, 1000)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y, "r--")
plt.show()
정현파를 생성하고 선 스타일은 빨간색-r 및 점선---과 같은 선 스타일을 갖습니다.
Matplotlib 라인 타입
plt.plot()함수에서 다른 입력 인수를 사용하여 너비, 색상 및 선 스타일과 같은 선 종류를 변경할 수 있습니다.
matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs)
** 매개 변수 **
| 이름 | 설명 |
|---|---|
x, y |
데이터 포인트의 가로 / 세로 좌표 |
fmt |
형식 문자열 예 : 파란색 실선은 b-입니다. |
** kwargs
| 특성 | 기술 |
|---|---|
color 또는 c |
모든 matplotlib 색상 |
figure |
Figure 인스턴스 |
label |
목적 |
linestyle 또는 ls |
[ ‘고체’ |
linewidth 또는 lw |
라인 폭 (포인트) |
marker |
유효한 마커 스타일 |
markersize 또는 ms |
플로트 |
xdata |
1D 어레이 |
ydata |
1D 어레이 |
zorder |
플로트 |
선 색
color 인수에서 색상의 이름을 지정하는 방법이 있습니다.
단일 문자 별칭
The basic built-in colors have the alias as below,
| 별명 | 색깔 |
|---|---|
b |
푸른 |
g |
초록 |
r |
빨간 |
c |
청록 |
m |
마젠타 |
y |
노랑 |
k |
검은 |
w |
하얀 |
HTML 16 진수 문자열
유효한 html 16 진 문자열을 color 매개 변수에 전달할 수 있습니다.
color = "#f44265"
RGB 튜플
R,G,B 튜플을 사용하여 색상을 지정할 수도 있습니다. 여기서 R, G, B 값은 일반 범위 [0, 255]대신 [0, 1]범위에 있습니다.
위의 html 16 진수 문자열로 표시된 색상의 RGB 값은(0.9569, 0.2588, 0.3891)입니다.
color = (0.9569, 0.2588, 0.3891)
선 스타일
Matplotlib 에는 4 가지 내장 선 스타일이 있습니다.
| 선 스타일 | |
|---|---|
- |
! [Matplotlib 선 차트-선 스타일- ‘-’](/img/Matplotlib/Matplotlib Line Chart -Line Style - ‘-’.png) |
-- |
! [Matplotlib 선 차트-선 스타일- ‘-’](/img/Matplotlib/Matplotlib Line Chart -Line Style - ‘–’.png) |
: |
! [Matplotlib 꺾은 선형 차트-선 스타일- ‘:’](/img/Matplotlib/Matplotlib Line Chart -Line Style - dashed.png) |
: - |
! [Matplotlib 꺾은 선형 차트-선 스타일- ‘-.’](/img/Matplotlib/Matplotlib Line Chart -Line Style - ‘-.’.png) |
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 4 * np.pi, 1000)
for index, line_style in enumerate(["-", "--", ":", "-."]):
y = np.sin(x - index * np.pi / 2)
plt.plot(x, y, "k", linestyle=line_style, lw=2)
plt.title("Line Style")
plt.grid(True)
plt.show()
선의 폭
다음과 같이 linewidth 매개 변수를 사용하여 선 너비를 지정할 수 있습니다
linewidth = 2 # unit is points
간단히 약어를 사용하거나
lw = 2
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 20, 21)
for line_width in [0.5, 1, 2, 4, 8]:
y = line_width * x
plt.plot(x, y, "k", linewidth=line_width)
plt.title("Line Width")
plt.grid(True)
plt.show()
Founder of DelftStack.com. Jinku has worked in the robotics and automotive industries for over 8 years. He sharpened his coding skills when he needed to do the automatic testing, data collection from remote servers and report creation from the endurance test. He is from an electrical/electronics engineering background but has expanded his interest to embedded electronics, embedded programming and front-/back-end programming.
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