[Visualization] LinePlot

In [11]:

import numpy as np
import pandas as pd

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

기본적인 동작¶

In [13]:

x = np.linspace(0, 10, 100)

In [19]:

plt.plot(x, np.sin(x), '--');

Matlb Style vs Object-oriented Style¶

In [37]:

plt.figure()
plt.subplot(2, 1, 1) # 2행 1열로 나누어 1번에 그래프를 그린다.
plt.plot(x, np.sin(x))

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, np.cos(x)) # 2행 1열로 나누어 2번에 그래프를 그린다.

Out[37]:

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x157fa6d20>]

In [43]:

fig, ax = plt.subplots(2)

ax[0].plot(x, np.sin(x))
ax[1].plot(x, np.cos(x))

Out[43]:

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x161bcaa80>]

Line Plot¶

선 그래프, 연속적인 데이터 흐름 변화나 두 변수 관계를 나타낼 댸 주로 사용¶

- 형태 plt.plot(x배열, y배열)¶

In [49]:

plt.plot(x, np.sin(x))
plt.plot(x, np.cos(x))

Out[49]:

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x161dc21b0>]

1. 색 변경¶

In [52]:

plt.plot(x, np.sin(x - 0), color='blue')
plt.plot(x, np.sin(x - 1), color='g')
plt.plot(x, np.sin(x - 2), color='0.75')
plt.plot(x, np.sin(x - 3), color='#FFDD44')
plt.plot(x, np.sin(x - 4), color=(1.0, 0.2, 0.3))
plt.plot(x, np.sin(x - 5), color='chartreuse')

Out[52]:

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x161e64890>]

2. 선 스타일 변경¶

In [77]:

x = np.linspace(0, 10, 100)
plt.plot(x, x + 0, linestyle = 'solid')
plt.plot(x, x + 1, linestyle = 'dashed')
plt.plot(x, x + 2, linestyle = 'dashdot')
plt.plot(x, x + 3, linestyle = 'dotted')

plt.show()

3. 축 범위 변경¶

In [81]:

plt.plot(x, np.sin(x))

plt.xlim(-1, 11) # x축 제한
plt.ylim(-1.5, 1.5) # y축 제한

Out[81]:

(-1.5, 1.5)

역순으로도 가능!!!¶

In [86]:

plt.plot(x, np.sin(x))

plt.xlim(10, 0)
plt.ylim(1.2, -1.2)

Out[86]:

(1.2, -1.2)

배열을 통해서 한번에 제한 가능 - [x min, x max, y min, y max]¶

In [90]:

plt.plot(x, np.sin(x))
plt.axis([-1, 11, -1.5, 1.5])

Out[90]:

(-1.0, 11.0, -1.5, 1.5)

4. Title 및 축 제목 추가¶

In [94]:

plt.plot(x, np.sin(x))
plt.title("A sine curve")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("sin(x)")

Out[94]:

Text(0, 0.5, 'sin(x)')

5. 범례 - 여러 plot이 한 축에 있을 때, 해당 plot을 표시하는 것¶

In [97]:

plt.plot(x, np.sin(x), '-g', label='sin(x)')
plt.plot(x, np.cos(x), ':b', label='cos(x)')
plt.axis('equal')

plt.legend()

Out[97]:

<matplotlib.legend.Legend at 0x14847fe30>

In [ ]: