[그림으로 공부하는 머신러닝 알고리즘17 머신러닝 도감] matplotlib를 이용한 그래프 출력_1일차

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머신러닝 도감

 

1. 기본 그래프

 

%matplotlib inline # 그래프를 바로 출력
 
import numpy as np # 데이터 생성 
import matplotlib.pyplot as plt #그래프 출력 
x1 = np.linspace(-5,5,101) # -5에서 5까지 101 개의 데이터 생성 
y1 = np.sin(x1) #sin 함수 
plt.plot(x1,y1)

 

2. 그래프 그리기 

 

# fig는 그래프 전체 영역인 캔퍼스를 생성하는 Figure의 객체 
# ax는 좌표 평명을 생성하는 Axes 클래스의 객체 
fig, ax = plt.subplots()


ax.set_title('Sin') # 그래프 전체 레이블 설정
ax.set_xlabel('rad') # x축 레이블 설정 
ax.plot(x1,y1) # ax 객체로 출력하는 대상을 명확히 구분  < - > plt.plot() 간단한 그래프 출력 

# get_lengend_handles_labels()  :설정한 레이블을 불러옴 
# handles, labels : 레이블을 배치는 하는데 사용하는 legend zmffotmdml rorcp 
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
# legend( ) : 실제 레이불울 배치 
ax.legend(handles, labels) 
plt.show() # %matplotlib inline 가 있으면 필요 x but, 주피터 이외의 환경에서도 실행 

 

3. 다양한 그래프

 

 

 

x2 = np.arange(200) # 0~200까지 정수배열 저장
y2 = x2 * np.random.rand(200) #  0~1 사이 무작위 소수 200개를 변수 x2와 곱한다. 

plt.scatter(x2,y2); # 산점도 

plt.hist(y2, bins = 5 ) # 히스토그램 

plt.bar (x2, y2)  # 막대 그래프

plt.plot(x2,y2) #꺾은 선 그래프 

plt.boxplot(y2) # 상자 그림