반응형 그래프82 [파이썬 matplotlib] 막대그래프 두께 조절 [파이썬 matplotlib] 막대그래프 두께 조절 matplotlib 패키지를 불러옵니다. import matplotlib.pyplot as plt 막대그래프 X축에 사용될 값과, 높이값을 정의합니다. X=[1,3,5,7]data = [1,2,3,4] bar 함수로 그래프를 그립니다. 두께설정은 width 옵션을 이용합니다. 디폴트는 0.8입니다. plt.bar(X, data,width=1.5)plt.show() 아래는 결과입니다. 2020. 11. 13. [파이썬 matplotlib] 막대그래프 (가로방향) [파이썬 matplotlib] 막대그래프 (가로방향) matplotlib 패키지를 불러옵니다. import matplotlib.pyplot as plt 막대그래프 X축에 사용될 값과, 높이값을 정의합니다. X=['a','b','c','d']height = [1,2,3,4] barh 함수로 그래프를 그립니다. bar horizontal 의 약어입니다. plt.barh(X, height)plt.show() 결과는 아래와 같습니다. 2020. 11. 13. [파이썬 matplotlib] 막대그래프 [파이썬 matplotlib] 막대그래프 matplotlib 패키지를 불러옵니다. import matplotlib.pyplot as plt 막대그래프 X축에 사용될 값과, 높이값을 정의합니다. X=[1,2,3,4]height = [1,2,3,4] bar 함수로 그래프를 그립니다. plt.bar(X, height)plt.show() 결과는 아래와 같습니다. 2020. 11. 13. [파이썬 matplotlib] 산점도 그래프 (scatter 함수 이용) [파이썬 matplotlib] 산점도 그래프 (scatter 함수 이용) numpy와 matplotlib 패키지를 불러옵니다. >>> import numpy as np>>> import matplotlib.pyplot as plt random.rand 함수를 이용하여 0~1사이의 값을 가진 크기 (100,2)의 배열을 만듭니다. >>> md= np.random.rand(100, 2) scatter 함수로 그래프를 그립니다. >>> plt.scattermd[:,0], md[:,1])>>> plt.show() 결과는 아래와 같습니다. 2020. 11. 13. [파이썬 matplotlib] 한 화면에 여러 그래프 겹쳐 그리기 [파이썬 matplotlib] 한 화면에 여러 그래프 겹쳐 그리기 numpy와 matplotlib 패키지를 불러옵니다. import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt linspace 함수를 이용하여 0부터 4파이 사이를 200개로 나눈 X값을 생성합니다. X = np.linspace(0, 4 * np.pi, 200) Y값은 사인함수 하나와 코사인함수 하나를 적용하여 두개 생성합니다. Y1 = np.sin(X)Y2 = np.cos(X) 그래프를 그립니다. plt.plot 를 두번 사용해줍니다. plt.plot(X, Y1)plt.plot(X, Y2) plt.show() 결과는 아래와 같습니다. 2020. 11. 13. [파이썬 matplotlib] 사인(sin)함수 그래프 그리기 [파이썬 matplotlib] 사인(sin)함수 그래프 그리기 numpy와 matplotlib 패키지를 불러옵니다. >>> import numpy as np>>> import matplotlib.pyplot as plt linspace 함수를 이용하여 0부터 4파이 사이를 200개로 나눈 X값을 생성합니다. Y값은 사인함수를 사용하여 생성합니다. >>> X=np.linspace(0,4*np.pi,200)>>> Y=np.sin(X) 그래프를 그립니다. >>> plt.plot(X,Y)>>> plt.show() 결과는 아래와 같습니다. 2020. 11. 13. [파이썬 matplotlib] x=y^2 그래프 그리기 [파이썬 matplotlib] x=y^2 그래프 그리기 먼저 matplotlib.pyplot 을 불러옵니다. as plt 라는 것은, matplotlib.pyplot 이 너무 길어서 이거 대신 plt를 쓰겠다는 의미입니다. >>> import matplotlib.pyplot as plt 0~99까지의 자연수로 X를 정의하고, Y는 x제곱으로 정의합니다. >>> X=range(100)>>> Y=[value**2 for value in X] 그래프를 그려줍니다. 실제로는 matplotlib.pyplot.plot(X,Y) 코드를 실행한 것입니다. >>> plt.plot(X,Y)>>> plt.show() 아래는 결과입니다. 2020. 11. 13. 이전 1 ··· 3 4 5 6 다음 반응형
