Python 파이썬

[딥러닝] Theme03. matplotlib 라이브러리 시작하기

박찬익 2023. 7. 22. 10:00
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딥러닝에서는 그래프 그리기와 데이터 시각화가 매우 중요합니다.

 

따라서 이번 시간에는 그래프를 그려주는 라이브러리인 matplotlib에 대해 알아보겠습니다.

sin 함수 그리기

 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 준비
x = np.arange(0, 6, 0.1) # 0에서 6까지 0.1 간격으로 생성
y = np.sin(x)

# 그래프 그리기
plt.plot(x, y)
plt.show()

 

그래프를 그리기 위해서는 matplotlib의 pyplot 모듈을 사용해야 합니다.

 

위의 코드에서는 arrange 메서드로 0부터 6까지 0.1 간격으로 변수 x에 할당하였습니다.

 

그 다음으로는 x에 할당된 값을 바탕으로 np.sin()에 적용한 후, 변수 y에 할당하였습니다.

 

마지막으로 x와 y의 데이터를 바탕으로 plt.plot 메서드를 호출해서 그래프를 그려줍니다.

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sin 그래프 함수

 

 

위의 코드를 실행하면 다음과 같은 sin 함수 그래프의 이미지가 생성됩니다.

 

pyplot 추가 기능

 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 준비
x = np.arange(0, 6, 0.1) # 0에서 6까짖 0.1 간격으로 생성
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 그래프 그리기
plt.plot(x, y1, label = "sin")
plt.plot(x, y2, linestyle = "--", label = "cos") # cos함수는 점선으로 그리기
plt.xlabel("x") # x축 이름
plt.ylabel("y") # y축 이름
plt.title('sin & cos') # 제목
plt.legend()
plt.show()

 

이전에 만들었던 sin 그래프 함수에서 cos 그래프 함수를 추가해보겠습니다.

 

위 코드는 NumPy와 Matplotlib을 사용하여 사인(sin) 함수와 코사인(cos) 함수의 그래프를 그리는 예시입니다.

 

  1. import numpy as np: NumPy 라이브러리를 np라는 별칭으로 임포트합니다.
  2. import matplotlib.pyplot as plt: Matplotlib의 pyplot 모듈을 plt라는 별칭으로 임포트합니다. pyplot 모듈은 그래프를 그리는 함수들을 제공합니다.
  3. x = np.arange(0, 6, 0.1): NumPy의 arange 함수를 사용하여 0부터 6까지 0.1 간격으로 배열 x를 생성합니다. 이 배열은 x축에 해당하는 데이터로 사용될 것입니다.
  4. y1 = np.sin(x): NumPy의 sin 함수를 사용하여 x 배열에 대한 사인 값을 계산하여 배열 y1을 생성합니다.
  5. y2 = np.cos(x): NumPy의 cos 함수를 사용하여 x 배열에 대한 코사인 값을 계산하여 배열 y2을 생성합니다.
  6. plt.plot(x, y1, label="sin"): plot 함수를 사용하여 x와 y1을 가지고 선 그래프를 그립니다. label="sin"으로 지정하여 레이블을 "sin"으로 설정합니다.
  7. plt.plot(x, y2, linestyle="--", label="cos"): plot 함수를 사용하여 x와 y2을 가지고 선 그래프를 그립니다. linestyle="--"으로 지정하여 점선으로 설정하고, label="cos"로 레이블을 "cos"로 설정합니다.
  8. plt.xlabel("x"): x축의 레이블을 "x"로 설정합니다.
  9. plt.ylabel("y"): y축의 레이블을 "y"로 설정합니다.
  10. plt.title("sin & cos"): 그래프의 제목을 "sin & cos"로 설정합니다.
  11. plt.legend(): label에 설정한 레이블들을 범례로 표시합니다. 이를 통해 그래프의 각 선이 무엇을 의미하는지 알 수 있습니다.
  12. plt.show(): 그래프를 화면에 출력합니다.

 

사인 함수와 코사인 함수의 그래프가 함께 그려지며, x축에는 0부터 6까지의 값이 표시되고, y축에는 각 x값에 대한 사인과 코사인 값이 표시됩니다. 그래프의 오른쪽 상단에 "sin"과 "cos" 레이블이 표시되어 각 그래프의 내용을 설명해줍니다.

 

 

pyplot으로 이미지 표시하기

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.image import imread

img = imread('TonyStark.jpg') # 이미지 읽어오기

plt.imshow(img)
plt.show()

 

이미지를 읽어들일 때는 matplotlib.image 모듈의 imread() 메서드를 이용합니다.

 

위 코드는 Matplotlib을 사용하여 이미지 파일을 읽어와서 화면에 표시하는 예시입니다.

 

  1. import matplotlib.pyplot as plt: Matplotlib의 pyplot 모듈을 plt라는 별칭으로 임포트합니다. pyplot 모듈은 그래프를 그리는 함수들을 제공합니다.
  2. from matplotlib.image import imread: Matplotlib의 image 모듈에서 imread 함수를 임포트합니다. imread 함수는 이미지 파일을 읽어와서 NumPy 배열로 반환하는 역할을 합니다.
  3. img = imread('TonyStark.jpg'): imread 함수를 사용하여 'TonyStark.jpg'라는 이미지 파일을 읽어와서 img라는 변수에 저장합니다. img는 NumPy 배열로 표현되며, 이미지의 각 픽셀 정보를 담고 있습니다.
  4. plt.imshow(img): imshow 함수를 사용하여 img에 저장된 이미지를 화면에 표시합니다. imshow는 이미지를 보여주는 함수로, 입력으로 받은 NumPy 배열을 이미지로 변환하여 출력합니다.
  5. plt.show(): 그래프를 화면에 출력합니다. imshow 함수에 의해 이미지가 출력되면, show 함수가 호출되어 그래프를 화면에 표시합니다.

 

'TonyStark.jpg'라는 이미지 파일이 읽어와져서 화면에 출력되는 코드입니다. 이미지 파일에 저장된 Tony Stark의 사진이 출력됩니다.

 

 

Theme03까지는 딥러닝으로의 본격적인 여정을 위한 준비 과정입니다.

딥러닝을 구현하는 데 필요한 기본을 중심으로 살펴보았습니다.

감사합니다.

 

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