Matplotlib 레티나

1. Python용 ‘Matplotlib’
2. 파이썬의 레티나
3. Python matplotlib 레티나 사용
4. 결론

‘Matplotlib’는 고품질 2D 및 3D 플롯을 생성할 수 있는 Python 라이브러리입니다. 핵심 기능 중 하나는 픽셀 밀도가 높은 화면의 ‘레티나’ 디스플레이를 지원한다는 것입니다.

이것은 특히 랩톱 및 모바일 화면에서 matplotlib 플롯을 선명하고 명확하게 보이게 합니다. 레티나 디스플레이에서 matplotlib를 사용하는 두 가지 주요 방법이 있습니다.

1. %matplotlib inline 마법 명령
2. 백엔드를 사용하도록 matplotlib 구성

Python용 ‘Matplotlib’

‘Matplotlib’은 과학 출판물 및 프레젠테이션을 위한 출판 품질의 2D 그래픽을 생성하는 것을 목표로 합니다. 대화식 작업을 위해 ‘matplotlib’에는 여러 그래픽 사용자 인터페이스 툴킷이 포함되어 있습니다.

기본 Matplotlib 백엔드는 정적 PNG를 만드는 데 사용됩니다. 다양한 하드카피 형식의 출판 품질 수치와 플랫폼 전반에 걸친 대화형 환경을 제공합니다.

matplotlib의 일부 기능은 다음과 같습니다.

1. 다양한 백엔드 지원
2. GUI로 플로팅하기
3. 기본 플로팅
4. 노트북으로 플로팅
5. 서버로 플로팅
6. 응용 프로그램으로 플로팅
7. 라이브러리로 플로팅

최대한 유연하게 설계되었습니다. 사용자는 PNG, PDF, SVG, JPG, GIF 및 대화형 백엔드와 같은 광범위한 출력 장치를 지원하는 matplotlib의 백엔드를 포함하여 다양한 백엔드 중에서 선택할 수 있습니다. .

또한 다음과 같은 몇 가지 추가 기능 도구가 있습니다.

1. 애니메이션 패키지
2. 벡터 그래픽을 만들기 위한 툴킷
3. 출판 품질의 플롯을 만들기 위한 툴킷
4. 행렬 작업을 위한 세트
5. 이미지 작업을 위한 도구 세트
6. 3D 데이터로 수행하기 위한 도구 세트

파이썬의 레티나

망막은 고해상도 디스플레이 장치입니다. 이미지를 생성하는 데 사용되는 개별 픽셀 단위의 그리드로 구성된 디스플레이 장치입니다.

눈의 뒷면에는 망막이 존재하며 빛을 뇌로 보내지는 전기 자극으로 변환하는 데 신뢰할 수 있습니다.

Python matplotlib 레티나 사용

Matplotlib retina 그래프는 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 생성할 수 있는 고해상도 그래프입니다. 이 그래프는 데이터를 보다 정확하고 간결하게 시각화하기 위해 활용됩니다.

망막 그래프는 Matplotlib 라이브러리의 pyplot 모듈을 사용하여 생성할 수 있습니다. 이 모듈은 2차원 그래프를 만드는 데 도움이 됩니다.

망막 그래프는 pyplot 모듈의 plot() 기능을 사용하여 생성됩니다.

따라서 이 함수는 데이터를 그래프에 표시하는 데 사용됩니다. 데이터는 line() 함수를 사용하여 그래프에 그려집니다.

이 함수는 그래프에 선을 그리는 데 사용됩니다.

따라서 pyplot 모듈의 show() 기능을 사용하여 레티나 그래프를 생성할 수 있습니다. 그래프를 화면에 표시할 때 사용하는 기능입니다.

Retina 디스플레이에서 matplotlib를 사용하는 두 가지 주요 방법이 있습니다.

1. %matplotlib inline 마법 명령을 사용하여 노트북에서 직접 수치를 렌더링합니다.
2. Retina 디스플레이를 지원하는 백엔드를 사용하도록 matplotlib를 구성합니다.

%matplotlib inline 마법 명령

이 방법은 가장 사용하기 쉽지만 모든 그림이 노트북에 표시되기 때문에 낮은 해상도로 렌더링되는 단점이 있습니다.

# %matplotlib inline

# import the required libraries and modules
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# configure the figure format
%config InlineBackend.figure_format = "retina"

plt.rcParams["figure.figsize"] = (7.0, 4.5)
a = np.linspace(-3*np.pi, 3*np.pi, 90)

# show the figure
plt.plot(a, np.sin(a)/a)

출력:

matplotlib 구성

이 옵션은 약간 더 많은 구성이 필요하지만 더 높은 품질의 수치를 생성합니다. Retina 디스플레이를 지원하는 백엔드를 사용하도록 matplotlib를 구성하려면 matplotlibrc 파일을 편집해야 합니다.

1. Mac에서 이 파일은 ~/.matplotlib/matplotlibrc에 있습니다.
2. Windows에서 이 파일은 C:\Users<username>.matplotlib\matplotlibrc에 있습니다.
3. Linux에서 이 파일은 ~/.config/matplotlib/matplotlibrc에 있습니다.

matplotlibrc 파일에 다음 행을 추가해야 합니다.

backend: TkAgg
tk.window_focus()
fig.set_size_inches(7, 5)

matplotlibrc 파일을 편집한 후 변경 사항을 적용하려면 노트북 커널을 다시 시작해야 합니다.

# %matplotlib inline

# import libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# configure the file format, and set it to "retina"
%config InlineBackend.figure_format = "retina"
thetaValue = np.linspace(2, 7*np.pi, 200)

# create array
arrSize = 10*np.ones(200)

a = np.random.rand(200)
b = thetaValue*np.cos(thetaValue)
c = thetaValue*np.sin(thetaValue)

# display figure
print(plt.scatter(b, c, arrSize, a))

출력:

결론

Matplotlib에서 차트에 대한 합리적인 사용자 지정을 시도했다면 아마 좌절했을 것입니다.

이 기사에서 Matplotlib가 데이터 시각화 분야의 많은 출판물과 같은 고품질 그림을 생성한다는 것을 알 수 있습니다. 기본 형식은 PDF이며 다른 많은 형식이 지원됩니다.

기본 사용법은 간단합니다. 그림을 만들고, 일부 축을 추가하고, 축에 일부 데이터를 플로팅한 다음 show를 호출하여 그림을 표시합니다.