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Python/matplotlib

[matplotlib] Summary : 작성중

by ds31x 2024. 6. 3.

Introduction

2024.03.04 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] matplotlib란

 

[matplotlib] matplotlib란

Matplotlib은 Python에서 가장 널리 사용되는 Data Visualization Library임. matplotlib를 통해 chart(차트), image(이미지) 및, 다양한 visual representation of data이 가능함. pyplot 모듈을 통해 공학 계산 및 visualization으

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visualization

2024.01.22 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] Visualization: Graph, Chart, Diagram, Figure

 

[matplotlib] Visualization: Graph, Chart, Diagram, Figure

Visualization: Graph, Chart, Diagram, FigureVisualization데이터나 정보를 시각적 형태로 변환 또는 표현하는 방법 또는 과정을 가르킴.graph, chart, map 등등을 활용함.데이터를 쉽게 이해하거나 해석할 수 있도

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hierarchy and container

2023.07.14 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] 계층구조 및 Container : Figure, Axes, Axis

 

[Python] matplotlib 의 계층구조 및 Container : Figure, Axes, Axis

matplotlib의 계층구조 matplotlib는 다음과 같은 hierarchical structure를 가지고 있음. 일반적으로 Figure는 하나 이상의 Axes를 가지며(포함하며), Axes는 일반적으로 2개의 Axis 를 포함(2D image인 경우)함. (Axis

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backend

2023.07.20 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] : backend 란

 

[Python] matplotlib : backend란

matplotlib: backend란 matplotlib의 backend 관련자료를 정리한 문서임.Matplotlib ArchitectureMatplotlib 아키텍트는 다음과 같이 크게 3가지 레이어로 구성된다.Backend Layer :상위 layer에서 graph를 생성하는데 초점

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2024.06.11 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] Canvas, Render, and Event : Backend 구성 Layers

 

[matplotlib] Canvas, Render, and Event : Backend 구성 Layers

Canvas, Render, and Event : Backend 구성 LayersMatplotlib의 backend는 크게FigureCanvas, Renderer, Event layer로 구성되어 있음.2023.07.20 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] : backend 란 [matplotlib] : backend 란matplotlib: backend

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2024.04.29 - [Python/matplotlib] - [Etc] Anti-Grain Geometry (AGG)

 

[Etc] Anti-Grain Geometry (AGG)

Anti-Grain Geometry (AGG) Anti-Grain Geometry(AGG)는 다음과 같은 특징을 가지는Open-source 고성능 2D 벡터 그래픽 라이브러리임.C++로 구현됨.anti-alising과 sub-pixel정확도에 중점을 두고고품질의 이미지를 생성

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2024.06.02 - [개발환경] - [Etc] GTK: GIMP Toolkit

 

[Etc] GTK: GIMP Toolkit

GTK란GTK는 "GIMP Toolkit"을 의미하는 Open source GUI Toolkit입니다. GTK는 원래 GIMP(GNU Image Manipulation Program)의 개발을 위해 만들어진 Open Source Toolkit임.https://www.gtk.org/ The GTK Project - A free and open-source cross-p

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Artist Layer and Scripting Layer

2024.06.02 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] Scripting Layer vs. Artist Layer

 

[matplotlib] Scripting Layer vs. Artist Layer

Scripting Layer vs. Artist LayerMatplotlib는Scripting Layer와 (이를 이용시 scripting style 이라고 불림)Artist Layer 라는 (이를 이용시 object-oriented style 이라고 불림)두 가지 주요 인터페이스를 plot을 그리기 위해

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Simple Tutorials

2024.06.03 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] Tutorial: Scripting Style

 

[matplotlib] Tutorial: Scripting Style

Tutorial: Scripting Style  이 문서는 matplotlib.pyplot의 script 방식에 대한 간단한 튜토리얼임. scripting style에 대해서 잘 모르면 다음을 읽어볼 것.2024.06.02 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] Scripting Layer vs. Art

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2024.06.03 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] Object Oriented Style Tutorial

 

[matplotlib] Object Oriented Style Tutorial

Matplotlib Object Oriented Style Tutorial1. IntroductionMatplotlib은 Python의 2D plotting library로, 다양한 그래프와 플롯을 생성하는 데 사용됨.2024.03.04 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] matplotlib란 [matplotlib] matplotlib란Mat

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Scripting Sytle

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Object Oriented Style

figure and axe

2023.07.20 - [Python/matplotlib] - [matplotlib]: Figure and Axes

 

[Python] matplotlib: Figrure and Axes

Figure and Axes Figure의 instance는 matplotlib가 그리는 그림 하나당 하나가 할당되며, 그림이 그려질 canvas 영역을 제공한다. Figure는 1개 이상의 Axes를 가질 수 있음. Axes의 instance는 Figure가 제공하는 전체

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Layout Managers

2024.01.22 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] Layout Managers: GridSpec and subplot2grid

 

[matplotlib] Layout Managers: GridSpec and subplot2grid

Matplotlib에서 여러 graph에 해당하는 Axes 객체들을 하나의 Figure객체에 포함시킬 경우, 이들을 어떻게 배치할지를 정해줘야 한다. plt.subplots 을 사용할 경우, 행과 열을 지정하지만 모두 같은 크기를

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Axis에서 Scales와 Ticks 처리하기

https://ds31x.tistory.com/42

 

[Python] matplotlib : Axis Scale and Ticks

각 Axes객체는 2개 이상의 Axis 객체를 가짐 (2D chart일 경우, x-axis와 y-axis를 가지므로 2개임). Axis는 주로 축의 scale과 tick locator, tick formatter를 제어한다. Scales 많이 사용되는 scale은 다음과 같음 'linear

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Chart 그리기

Bar Chart

https://dsaint31.tistory.com/574

 

[matplotlib] bar chart 그리기 : error bar 포함

Axes object의 ax의 bar method를 이용하여 bar chart를 그릴 수 있음. 기본 사용법 bar method의 기본적인 사용법은 다음과 같음. ax.bar( x_pos, # 각 bar가 그려질 x축 위치를 item으로 가지는 ndarray. data, # x_pos 의

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3D Plot

2024.01.21 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] 3D Plot

 

[matplotlib] 3D Plot

1. Axes3D 3D plot 을 수행하는 주요 Class 는 Axes3D 임: mpl_toolkits.mplot3d 모듈 이전 버전에서 사용하던 방식. # option 1 : Matplotlib 1.0.0 이전의 방식. from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt fig

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Styling and Font Config

2023.07.14 - [Python/matplotlib] - [Python] matplotlib : Styling Artists and Labeling Plots

 

[Python] matplotlib : Styling Artists and Labeling Plots

Styling Artists color, linewidth, linestyle 등의 스타일의 변경이 matplotlib의 Artists에서 가능함. 일반적으로 스타일 변경은 다음 두가지 방법으로 이루어짐. Artist를 그리는 plot method를 호출할 때 argument로

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2023.07.21 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] line 및 marker 설정하기.

 

[Python] matplotlib : line 및 marker 설정하기.

기본적으로 graph에서 사용되는 line 및 marker의 스타일 (유형, 굵기, 색, 마커)을 변경하는 것은 Axes에서 제공하는 다양한 graph를 그리는 모든 메서드들에서 필요하기 때문에 공통적인 parameters가 제

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https://ds31x.tistory.com/32

 

[Python] Matplotlib Font설정 : 한글 사용하기 (colab).

현재 matplotlib가 사용하는 font의 family와 size 확인하기. matplotlib의 rcParams (runtime config parameters)에서 확인 가능함. import matplotlib as mpl print(f"font.family: {mpl.rcParams['font.family']}"), print(f"font.size : {mpl.rcPara

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도형 그리기

2024.03.18 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] patches: 도형 그리기.

 

[matplotlib] patches: 도형 그리기.

patches 는 모듈은 Artist 의 subclass인 Patch 클래스들을 제공하여, 다음의 다양한 2D 도형을 쉽게 그릴 수 있게 해줌. Arc (호), Circle (원), CirclePolygon (원의 근사 다각형), Ellipse (타원), Arrow (화살표), FancyA

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2024.03.23 - [Python] - [OOP] Example: MObject, Point, and Class

 

[OOP] Example: MObject, Point, and Class

그려지는 객체를 추상화한 MObject 를 super-class로 하고, "점"을 추상화한 Point 클래스와 Point 클래스를 상속하여 "원"을 추상화한 Circle 클래스를 간단히 만들어 봄. 사실 Circle 클래스는 Point 클래스와

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기타

image표기하기: functional plot and image plot

https://dsaint31.tistory.com/653

 

[DIP] functional plot and image plot.

$f(x,y)$라는 function으로 image를 모델링할 수 있음. 2개의 독립변수 $x,y$의 함수로 볼 경우, 3D graphics로 그릴 수 있음. 2개의 독립변수에 의해 intensity 또는 brightness가 결정됨. (color 의 경우엔 dependent va

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Pseudocolor Plot

2024.01.22 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] pseudocolor plot: pcolor

 

[matplotlib] pseudocolor plot: pcolor

Matplotlib 에서 pcolor pseudocolor (=false color)로 그린 plot 으로 2차원의 x, y의 좌표가 독립변수가 되고, 해당 독립변수에 의해 결정된 함수값(=종속변수) z에 pseudocolor 를 할당하여 표시하는 plot 임. bivaria

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Spines : 축 customization

2023.08.08 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] x축과 y축을 그리기: spines

 

[Python] matplotlib : x축과 y축을 그리기.

schematic graphs 에서는 아래 그림처럼 $y$, $x$가 각각 0인 x-axis, y-axis가 그려지고 그 위에 graph가 그려지는 경우가 많다 (사람 손으로 그릴 경우 대부분이 이 경우이다.) matplotlib에서도 여러 방법으로

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inset_axes 를 통한 부분 확대 : Zoom Region

https://ds31x.tistory.com/192

 

[matplotlib] inset: inset_axes and indicate_inset_zoom

"Inset" is a small graph which is presented within the other graph. 다음 예제는 일정부분을 확대해서 보여주는 inset 의 예제임. (matplotlib 사이트의 예제로 원본은 아래 Reference를 참고) Axes 객체에서 imshow 의 경우

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pyside and pyqt 와 연동

FigureCanvas 이용한 연동

2024.04.29 - [Python/PySide PyQt] - [PySide6] matplotlib 이용하기

 

[PySide6] matplotlib 이용하기

matplotlib 이용하기PyQt, PySide에서는 PyQtGraph를 통해서도 graph등을 그릴 수 있으나,대중적으로 사용되는 matplotlib를 이용할 수도 있다.PyQtGraph는 Qt vector 기반의 QGraphicsScene를 통해 상호작용이 가능한

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Interaction

2024.05.19 - [Python/PySide PyQt] - [PySide] FigureCanvas.mpl_connect

 

[PySide] FigureCanvas.mpl_connect

FigureCanvas.mpl_connect FigureCanvas 클래스는Matplotlib 이 이용하여 그려진 그래픽 요소와의 interaction(상호작용)을 위한 event handling을 구현하기 위해,mpl_connect method를 제공함.더보기Matplotlib는 wypython, tkint

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2024.05.19 - [Python/PySide PyQt] - [PySide] Ex: Matplotlib 에서 상호작용 기능 구현

 

[PySide] Ex: Matplotlib 에서 상호작용 기능 구현

PySide6와 Matplotlib을 사용한 이미지 마킹 애플리케이션 개발PySide6와 Matplotlib 라이브러리를 활용하여 이미지 위에 사용자 상호작용을 기반으로사각형 선택 (Drag) 및위치 마킹 기능(right double click)을

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