Matplotlib의 3D 그래프 기능은 데이터를 3차원으로 시각화하여 복잡한 데이터를 직관적으로 이해하는 데 도움을 줍니다. 3D 그래프를 생성하려면 mpl_toolkits.mplot3d에서 제공하는 Axes3D를 사용합니다. 이 섹션에서는 3D 그래프의 기본, 표면 그래프, 그리고 3D 등고선 그래프를 다룹니다.7.1 3D 그래프 기본Axes3D로 3D 축 생성3D 그래프를 생성하려면 Axes3D를 사용하여 3D 축을 추가해야 합니다. 이후, plot3D나 scatter3D를 사용하여 데이터를 시각화합니다.예제: 3D 선 그래프 (plot3D)import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D#..

Matplotlib을 사용하여 데이터 시각화를 최적화하면 그래프가 더 명확하고 전문적으로 보입니다. 이 섹션에서는 그래프 레이아웃 조정, 사용자 정의 텍스트 추가, 컬러맵 활용, 색상 막대 추가, 그래프 주석 등 시각화의 세부 요소를 최적화하는 방법을 다룹니다.6.1 그래프 레이아웃 조정Figure 크기와 DPI 설정 (figsize와 dpi)그래프의 전체 크기와 해상도를 조정하여 더 명확하고 고해상도의 시각화를 생성할 수 있습니다.예제:import matplotlib.pyplot as plt# Figure 크기와 DPI 설정data = [10, 20, 30, 40]labels = ["A", "B", "C", "D"]plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=100) # 가로 10인치, ..

Matplotlib은 다양한 데이터 소스와 결합하여 시각화 작업을 수행할 수 있습니다. Pandas와 NumPy 같은 데이터 분석 라이브러리와 통합하거나, 대화형 그래프를 통해 데이터를 탐색하는 기능도 제공합니다. 이 섹션에서는 데이터와 상호작용하는 방법을 다룹니다.5.1 Pandas와 Matplotlib개요Pandas의 DataFrame은 데이터를 구조적으로 관리하는 데 유용하며, Matplotlib과 결합하여 데이터를 쉽게 시각화할 수 있습니다.예제: Pandas DataFrame 데이터를 시각화예제:import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 데이터 생성data = { "Month": ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May"..

Matplotlib은 기본적인 그래프 생성뿐만 아니라 고급 기능을 활용하여 시각화를 더욱 정교하고 유연하게 만들 수 있습니다. 이 섹션에서는 서브플롯, 다중 축, 스타일 변경, 애니메이션 생성, 사용자 정의 틱 포매터, 그리고 이미지 처리와 관련된 고급 사용법을 다룹니다.4.1 서브플롯과 레이아웃plt.subplot()과 plt.subplots()plt.subplot()plt.subplot()은 하나의 Figure에 여러 그래프를 배치할 때 사용됩니다.예제:import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4]y1 = [10, 20, 30, 40]y2 = [40, 30, 20, 10]plt.subplot(2, 1, 1) # 2행 1열에서 첫 번째 위치plt.plot(x, ..

Matplotlib은 다양한 그래프 유형을 제공하여 데이터를 효과적으로 시각화할 수 있습니다. 이 섹션에서는 주요 그래프 유형과 그 사용법, 장단점, 그리고 적합한 사용 시나리오를 설명합니다.3.1 선 그래프개요선 그래프는 시간에 따른 데이터 변화를 시각화하거나 연속적인 데이터를 비교하는 데 사용됩니다.사용 시나리오매출 성장 추세기온 변화주식 가격 변동장단점장점:연속 데이터를 직관적으로 표현 가능.여러 데이터 시리즈를 한 그래프에서 비교 가능.단점:데이터 시리즈가 많을 경우 혼란을 초래할 수 있음.예제: 여러 데이터 시리즈와 선 스타일 지정import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5]y1 = [10, 20, 30, 40, 50]y2 = [15, 25, 35, ..

Matplotlib을 사용하면 그래프에 다양한 요소를 추가하여 더 명확하고 직관적으로 만들 수 있습니다. 이 섹션에서는 제목과 축 레이블, 범례, 스타일 변경, 축 조정 방법을 자세히 다룹니다.2.1 제목과 축 레이블 추가그래프 제목: plt.title()그래프 제목은 그래프의 주요 내용을 간단히 설명합니다.예시:import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4]y = [10, 20, 25, 30]plt.plot(x, y)plt.title("Sales Over Time") # 그래프 제목 추가plt.show()Tip: 수식을 제목으로 사용하려면 LaTeX 문법을 활용할 수 있습니다:plt.title(r'$y = x^2$') # 수식 추가축 레이블: plt.xlabel..