API 참조 #

라이브러리를 사용할 때 일반적으로 Figure 및 Axes 개체를 만들고 해당 메서드를 호출하여 콘텐츠를 추가하고 모양을 수정합니다.

예: Figure fig및 Axes 를 만듭니다 ax. 그런 다음 메서드를 호출하여 데이터를 플롯하고 축 레이블과 그림 제목을 추가합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 4, 0.05)
y = np.sin(x*np.pi)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(3,2), constrained_layout=True)
ax.plot(x, y)
ax.set_xlabel('t [s]')
ax.set_ylabel('S [V]')
ax.set_title('Sine wave')
fig.set_facecolor('lightsteelblue')

( 소스 코드 , png )

../_images/index-11.png

사용 패턴 #

아래에서는 Matplotlib로 플로팅하는 몇 가지 일반적인 접근 방식을 설명합니다. 지원되는 사용자 API 간의 장단점에 대한 설명은 Matplotlib API(응용 프로그램 인터페이스) 를 참조하세요 .

명시적 API #

본질적으로 Matplotlib는 객체 지향 라이브러리입니다. 플롯을 더 많이 제어하고 사용자 지정해야 하는 경우 객체로 직접 작업하는 것이 좋습니다.

대부분의 경우 을(를) 사용하여 하나 이상 만들고 이후 Figure에는 이러한 개체에 대해서만 작업합니다. 그러나 명시적으로 s를 만드는 것도 가능합니다 (예: GUI 응용 프로그램에 포함할 때).Axespyplot.subplotsFigure

추가 정보:

암시적 API #

matplotlib.pyplotMatplotlib가 MATLAB처럼 작동하도록 하는 함수 모음입니다. 각 pyplot 함수는 그림을 약간 변경합니다. 예를 들어, 그림을 만들고, 그림에 플로팅 영역을 만들고, 플로팅 영역에 일부 라인을 플로팅하고, 플롯을 레이블로 장식합니다.

pyplot주로 대화식 플롯과 프로그래밍 방식 플롯 생성의 간단한 경우를 대상으로 합니다.

추가 정보:

pylab API(비추천) #

경고

전역 네임스페이스로 과도하게 가져오면 예기치 않은 동작이 발생할 수 있으므로 pylab 사용을 강력히 권장하지 않습니다. 대신 사용하십시오 matplotlib.pyplot .

pylabmatplotlib.pyplot, numpy, numpy.fft, numpy.linalg, numpy.random및 일부 추가 기능을 모두 단일 네임스페이스 내에 포함하는 모듈입니다 . 원래 목적은 모든 함수를 전역 네임스페이스로 가져와서 MATLAB과 유사한 작업 방식을 모방하는 것이었습니다. 이것은 요즘 나쁜 스타일로 간주됩니다.

모듈 #

모듈의 알파벳순 목록: