https://colab.research.google.com/drive/1GncjNn6uf_gyWAHKvTExIITX2KxdP2v4#scrollTo=tLjHLMgSGGn3
1. matplotlib 임포트
import matplotlib.pyplot as plt
2. 그래프 그리기
1) plot - 선 그래프 (x축 지정X)
기본적으로 배열 인덱스가 x축이 됨 [0,1,2]
y = [2,4,6]
plt.plot(y)
plt.show()
2) x축 지정O
y = [2,4,6]
x = [1,2,3]
# 갯수 서로 딱 맞아야 오류 안남
plt.plot(x,y)
plt.show()
3. linestyle (ls로 축약가능)
# line style
plt.plot(x,y, linestyle= ':')
plt.show()
4. Marker
# marker => 데이터 찍힌 값 보여주기
plt.plot(x,y,marker='_')
plt.show()
5. linewidth 선 두께 (lw로 축약 가능)
plt.plot(x,y, linewidth=15)
plt.plot(x,y2, lw=3)
plt.show()
6. color: 선 색상 변경
plt.plot(x,y, color='#FFBFBF', lw = 3000)
plt.plot(x,y2, color = '#A8DF8E', lw=3)
plt.plot(x,y, color = '#FFE5E5', lw=3)
plt.show()
7. marker color, 마커 선 색상
markerfacecolor = mfc
markeredgecolor = mec
plt.plot(x,y, color='#FFBFBF', lw = 3000)
plt.plot(x,y2, color = '#A8DF8E', lw=3, marker='D', mfc='#F3FDE8', mec = '#A8DF8E')
plt.plot(x,y, color = '#FFE5E5', lw=3, marker='o', mfc ='#A8DF8E', mec= '#FFE5E5')
plt.show()
8. 그 외 스타일들
9. xlim, ylim
x축 범위, y축 범위 지정
plt.plot(x,y, ls = '--', marker='o', mfc='r', mec='g', lw=5, markersize=13, mew=5)
plt.xlim(-2,8) # x축 범위 지정
plt.ylim(-1,13) # y축 범위 지정
plt.show()
10. 틱의 위치를 보기 위해 격자 무늬 표현
1) grid : 격자 그리기
2) xticks, yticks : 격자 그릴 위치 지정
plt.plot(x,y, ls = '--', marker='o', mfc='r', mec='g', lw=5, markersize=13, mew=5)
plt.xticks([0,3,6])
plt.yticks([1,2,3])
plt.grid()
plt.show()
11. legend, label
그래프의 이름 : label='이름'
이름 호출 : plt.legend()
코랩 한글지원 : 아래와같이 폰트 지원을 받고, 런타임 재시작을 눌러야함
!sudo apt-get install -y fonts-nanum
!sudo fc-cache -fv
!rm ~/.cache/matplotlib -rf
# 한글 지원 폰트 변경
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', family='NanumBarunGothic')
x = [1,2,3,4]
y = [2,4,6,8]
z = [3,6,9,12]
plt.plot(x, label='엑스')
plt.plot(y, label='와이')
plt.plot(z, label='제트')
plt.legend() # 범례
plt.show()
12. 축에 이름 표시
1) xlabel
2) ylabel
3) title
plt.plot(x, label='엑스')
plt.plot(y, label='와이')
plt.plot(z, label='제트')
# 축에 이름 표시
# rotation = 0 안돌아감
plt.xlabel('x축')
plt.ylabel('y축', rotation = 0)
plt.title('x,y,z 그래프')
plt.legend()
plt.show()