%matplotlib 인라인은 notbook 자체의 플롯을 볼 수 있도록 하는 jupyter 노트북 특정 명령입니다. 이 파이썬 matplotlib 블로그에서 다음으로, 우리는 플롯의 다른 종류를 이해할 것이다. 바 그래프부터 시작해 봅시다! 여기에서 는 이를 생성한 코드가 있는 많은 예제 플롯을 찾을 수 있습니다. 그러나 matplotlib의 인터페이스가 상호 작용하는 방식을 이해하는 것은 길을 결실을 볼 수있는 투자입니다. Real Python의 Dan Bader가 권고했듯이 스택 오버플로 “카피 파스타” 솔루션에 의존하지 않고 코드를 해부하는 데 시간을 할애하는 것이 더 스마트한 장기적인 솔루션인 경향이 있습니다. 객체 지향 접근 방식을 고수하면 평원에서 예술 작품으로 플롯을 가져 가고 싶을 때 좌절의 시간을 절약 할 수 있습니다. matplotlib는 모든 텍스트 표현식에서 TeX 방정식 을 수락합니다. 예를 들어 제목에 식을 작성하려면 달러 기호로 둘러싸인 TeX 식을 작성할 수 있습니다. matplotlib를 사용하여 거의 모든 유형의 플롯을 만들 수 있습니다. 그러나 플롯이 더 복잡해짐에 따라 학습 곡선이 가파르게 될 수 있습니다. 여기서 figure() 명령은 수동으로 축을 지정하지 않으면 서브플롯(111)이 기본적으로 생성되기 때문에 선택 사항입니다.

subplot() 명령은 무화과가 1에서 numrows*numcols까지의 숫자, 숫자, 무화과를 지정합니다. 서브플롯 명령의 쉼표는 numrows*numcols<10인 경우 선택 사항입니다. 따라서 서브플롯(211)은 서브플롯(2, 1, 1)과 동일하다. 임의의 수의 서브플롯및 축을 작성할 수 있습니다. 좌선 그리드가 아닌 좌표에 축을 수동으로 배치하려는 경우 축() 명령을 사용하여 위치를 축([왼쪽, 아래쪽, 너비, 높이]))으로 지정할 수 있습니다. pylab_example 예제 코드: axes_demo.py 를 수동으로 배치하는 예와 pylab_example 예제 코드: 서브플롯이 많은 예의 서브플롯_demo.py를 참조하십시오. 그림은 천 단어의 가치가 있으며, 파이썬의 matplotlib 라이브러리를 사용하면 다행히도 생산 품질의 그래픽을 만드는 데 수천 단어의 코드가 훨씬 적게 걸립니다. 이러한 함수를 사용하여 데이터를 플로팅하는 방법에 대해 궁금한 경우 다음 예제를 고려하십시오.

x 및 y 변수가 이미 로드되었습니다: matplotlib 플롯의 다양한 구성 요소의 모양과 느낌은 rcParams를 사용하여 전역적으로 설정할 수 있습니다. rcParams의 전체 목록은 입력하여 볼 수 있습니다 : 지금까지 도달하면 축하합니다.