python 그림 - 간단한 시작과 접힌 선 그림입니다

1. 환경 준비입니다.
리눅스 ubuntu 아래에 세 개의 패키지를 설치해야 합니다:
Numpy, Scipy,Matplotlib
각각 아래의 코드를 입력하여 설치합니다

pip install numpy
pip install scipy
sudo apt-get install python-matplotlib

설치가 성공했는지 테스트합니다

python
>>> import pylab

오류가 없으면 설치가 완료됩니다
2. 그림을 그리세요.
1. 가장 간단한 직선도를 그립니다.
코드는 다음과 같습니다

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
x=[0,1]
y=[0,1]
plt.figure()
plt.plot(x,y)
plt.savefig("easyplot.jpg")

결과는 다음과 같습니다

코드 해석:

#x축, y축입니다.
x=[0,1]
y=[0,1]
#도면 개체를 만듭니다
plt.figure()
#현재 도면 오브젝트에 그림을 그립니다. (두 개의 인자는 x, y 축의 데이터입니다)
plt.plot(x,y)
#이미지를 저장합니다.
plt.savefig("easyplot.jpg")

2. 그림에 해시태그와 제목을 붙입니다.
위의 그림에는 해당하는 X, Y축 라벨 설명과 제목이 없습니다.
상술한 코드에 이러한 내용을 추가할 수 있습니다.
코드는 다음과 같습니다

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
x=[0,1]
y=[0,1]
 
plt.figure()
plt.plot(x,y)
plt.xlabel("time(s)")
plt.ylabel("value(m)")
plt.title("A simple plot")

결과는 다음과 같습니다

코드 해석:

plt.xlabel("time(s)) #X축 레이블입니다.
plt.ylabel("value(m)) #Y축 레이블입니다.
plt.title("A simple plot") # 제목입니다

3. sinx 곡선을 그립니다
코드는 다음과 같습니다

# # -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#x,y축의 값을 설정합니다(y=sinx).
x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)

#도면 오브젝트를 작성합니다. figsize 매개 변수는 도면 오브젝트의 폭과 높이를 인치, 인치=80px 단위로 지정할 수 있습니다.
plt.figure(figsize=(8,4))

#현재 그리기 객체에 그림을 그립니다(x축, y축, 그려진 곡선의 이름, 선 색상, 선 너비)
plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)

#X축 문자입니다
plt.xlabel("Time(s)")

#Y축 문자입니다.
plt.ylabel("Volt")

#그래프의 제목입니다
plt.title("PyPlot First Example")

#Y축의 범위입니다
plt.ylim(-1.2,1.2)

#그림 보이기입니다
plt.legend()

# 그림을 표시합니다.
plt.show()

# 그림을 저장합니다.
plt.savefig("sinx.jpg")

결과는 다음과 같습니다

4. 꺾은선 그림을 그립니다.
코드는 다음과 같습니다

# # -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#X축, Y축 데이터입니다
x = [0,1,2,3,4,5,6]
y = [0.3,0.4,2,5,3,4.5,4]
plt.figure (figsize=(8,4) #도면 객체를 만듭니다
plt.plot(x,y, "b--", linewidth=1) #현재 도형 오브젝트에 도형합니다(X축, Y축, 파란색 점선, 선폭).
plt.xlabel("Time(s)) #X축 레이블입니다.
plt.ylabel("Volt") #Y축 레이블입니다.
plt.title("Line plot") # 그림 제목입니다.
plt.show () # 그림을 보여줍니다.
plt.savefig("line.jpg") # 그림을 저장합니다

결과는 다음과 같습니다