Matplotlib를 사용하지 않고 Python에서 데이터 과학 프로젝트를 빌드할 수 있는 방법은 없습니다. 실제로 다음과 같은 경우:
from matplotlib import pyplot as plt
가 코드의 처음 3~XNUMX줄에 없으면 뭔가 빠진 것입니다. Matplotlib는 Python에서 가장 유명하고 일반적으로 사용되는 플로팅 라이브러리입니다. 이를 통해 데이터를 더 쉽게 이해하고 결과를 보다 구체적으로 만드는 명확한 대화형 시각화를 만들 수 있습니다.
시각화는 고객에게 발표하든 동료에게 발표하든 다른 사람이 결과를 인식하는 방식을 변경할 수 있습니다. 매력적인 시각화를 만들려면 Matplotlib이 제공하는 모든 강력한 기능을 활용할 수 있어야 합니다.
이것이 이 문서의 목적이며, Matplotlib를 사용하여 결과를 강력하게 지원하는 시각화를 생성하기 위해 시작, 연습 및 마스터하는 데 도움이 되는 몇 가지 리소스입니다.
데이터 과학을 처음 접하거나 지식을 되살리려는 경우 Matplotlib에서 90분 동안 시작하는 것이 좋습니다. 프리코드캠프.
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시작할 수 있는 또 다른 좋은 곳은 다음 기사입니다. 긱스포긱스 Matplotlib 설치부터 읽기 5분 이내에 아름다운 시각화 생성까지 단계별로 안내합니다.
Matplotlib로 대화형 시각화를 만드는 방법을 알고 싶다면 UCLA 고급 연구실에서 제공하는 이 비디오를 통해 기초를 확인할 수 있으며 사용된 모든 자료는 다음 사이트에서 사용할 수 있습니다. GitHub의.
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기본 사항에 대한 견고한 기초를 마련한 후에는 데이터 과학 프로젝트를 만들 때 확실히 사용할 Matplotlib에서 일반적으로 사용되는 기능에 대한 요약을 가지고 있는 것이 좋습니다.
그래서 제가 가장 좋아하는 Matplotlib 치트 시트 3개를 여러분과 공유하겠습니다.
이미지 소스 : 매트플롯립
- Matplotlib의 초급, 중급 또는 고급 사용자이든 관계없이 공식 Matplotlib에서 원하는 모든 것을 찾을 수 있습니다. 웹 사이트. 이러한 치트 시트에는 플롯 생성, 편집 및 애니메이션에 대한 히트 및 코드 스니펫이 포함됩니다. 치트 시트 외에도 라이브러리 사용 경험 수준에 따라 기본 기능에 대한 가이드도 제공합니다.
- 다음은 Datacamp에서 만든 치트 시트입니다. Datacamp는 치트 시트의 pdf/png 버전을 제공하며 동일한 페이지에서 코드 스니펫을 찾을 수 있습니다. 웹 페이지. 스니펫을 편집하거나 코드에 통합하기 전에 스니펫을 복사-붙여넣기를 하려는 경우 유용합니다.
- 마지막으로 간단한 치트 시트도 pdf 및 웹페이지로 제공됩니다. CodeAcademy. 이 간단한 치트 시트는 Matplotlib 사용의 기본 사항을 설명하는 데 도움이 됩니다.
이미지 소스 : DataCamp
이러한 리소스는 Matplotlib에 대한 확실한 이해를 구축하는 데 도움이 됩니다. 그러나 라이브러리를 마스터하기 위해 추가 마일을 사용하려면 이 공식 Matplotlib 작성자의 유인물 및 이 재생 물품 플롯과 시각화를 다음 단계로 끌어올리기 위한 팁과 요령을 알려줍니다.
매력적인 시각화를 만드는 방법을 아는 것은 모든 데이터 과학자가 자신의 업무에서 탁월한 능력을 발휘하는 데 필요한 필수 기술입니다. 이 리소스를 사용하여 데이터 시각화 기술을 구축 및 향상하고 경력을 다음 단계로 끌어 올릴 수 있기를 바랍니다.
사라 메트 발리 박사입니다. 양자 회로를 테스트하고 디버깅하는 방법을 연구하는 Keio University의 후보자. 저는 IBM 연구 인턴이자 Qiskit 지지자로서 보다 양자적인 미래를 구축하는 데 도움을 주고 있습니다. 저는 또한 Medium, Built-in, She Can Code 및 KDN에서 프로그래밍, 데이터 과학 및 기술 주제에 대한 기사를 쓰는 작가이기도 합니다. 저는 또한 Python을 코딩하는 여성 국제 챕터의 리더이자 기차 애호가, 여행자, 사진 애호가입니다.
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- 출처: https://www.kdnuggets.com/2023/01/python-matplotlib-cheat-sheets.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=python-matplotlib-cheat-sheets
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