본문 바로가기
반응형

Python/matplotlib279

matplotlib ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead 오류 해결하기 소개Matplotlib을 사용하다 보면 'ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead' 오류를 만날 수 있습니다. 이 오류는 주로 2D 배열 형태로 데이터를 기대하는 경우에 1D 배열을 제공할 때 발생합니다. 아래에서는 이러한 에러의 원인과 해결 방법을 자세히 살펴보겠습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead' 에러를 발생시킬 수 있는 간단한 예시 코드를 확인해 보겠습니다.import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 1D 배열 생성data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 데이터를 이용한 플롯 생성plt.im.. 2024. 11. 8.
matplotlib UserWarning: The number of fixed locations is in excess of the inputs 오류 해결하기 소개이 글에서는 matplotlib에서 발생하는 'UserWarning: The number of fixed locations is in excess of the inputs' 에러에 대해 설명하고, 이를 해결하는 방법을 살펴보겠습니다. 이 오류는 주로 플롯을 생성할 때 지정한 위치 수가 입력 데이터 수를 초과할 때 발생합니다. 여러 시각화 작업을 할 때, 이런 오류는 성가실 수 있지만, 간단한 해결책이 있습니다.에러 발생 예시 코드먼저, 'UserWarning: The number of fixed locations is in excess of the inputs' 에러가 발생할만한 간단한 예시 코드를 확인해보겠습니다.import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as n.. 2024. 11. 8.
파이썬 matplotlib.pyplot.xkcd 함수 활용하기 파이썬 Matplotlib의 xkcd 함수 활용: 재미있는 스토리텔링을 위한 만화 스타일 그래프 만들기파이썬의 Matplotlib 라이브러리는 뛰어난 데이터 시각화 기능을 제공합니다. 특히 pyplot.xkcd 함수는 고유의 만화 스타일 그래프를 생성하여 데이터를 더 친근하게 표현할 수 있게 해줍니다. 이 포스팅에서는 xkcd 함수를 사용하여 어떻게 시각적으로 매력적인 그래프를 만들 수 있는지 알아보겠습니다.xkcd 함수 소개pyplot.xkcd 함수는 xkcd 스타일의 그래프를 생성하기 위한 설정을 활성화합니다. 이 스타일은 독특한 손으로 그린듯한 느낌을 주어 데이터를 읽는 재미를 더할 수 있습니다. 또한, 이러한 스타일은 복잡한 데이터를 더 쉽게 전달할 수 있는 장점이 있습니다.함수 시그니처matpl.. 2024. 11. 8.
파이썬 matplotlib.pyplot.fill 함수 활용하기 파이썬 matplotlib.pyplot.fill 함수: 색으로 채운 영역 만들기데이터 시각화의 세계에서 혹독한 숫자에 감정을 불어넣기 위해 우리는 Matplotlib 라이브러리를 활용합니다. 그 중에서도 matplotlib.pyplot.fill 함수는 특정 영역을 색으로 채울 수 있게 도와줍니다. 이 포스팅에서는 fill 함수의 사용법과 다양한 예제를 통해 이 함수가 데이터 시각화에 어떻게 사용될 수 있는지 알아보겠습니다.matplotlib.pyplot.fill 함수 소개matplotlib.pyplot.fill 함수는 주어진 좌표를 기반으로 색 영역을 채웁니다. 이 기능은 데이터의 중요한 영역이나 특정 패턴을 강조할 때 특히 유용합니다. 당신의 그래프에 생명력을 불어넣는 다양한 색상과 형태를 상상해보세요.. 2024. 11. 8.
파이썬 matplotlib.pyplot.subplots 함수 활용하기 파이썬 matplotlib.pyplot.subplots 함수: 다중 플롯을 손쉽게 구현하기데이터 시각화는 데이터 분석의 중요한 부분이며, matplotlib 라이브러리는 이 과정에서 필수적인 도구입니다. 특히 pyplot.subplots 함수는 여러 개의 플롯을 간편하게 생성할 수 있는 강력한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 pyplot.subplots 함수를 활용하는 방법과 그 예제를 살펴보겠습니다.pyplot.subplots 함수 소개pyplot.subplots 함수는 여러 개의 서브플롯(subplot)을 생성하여 복잡한 데이터 시각화를 간편하게 만들어주는 기능을 제공합니다. 이 함수의 사용으로 다양한 형태의 그래프를 한 창에서 동시에 확인할 수 있어 효율적입니다.함수 시그니처matplotlib.pyp.. 2024. 11. 8.
파이썬 matplotlib.pyplot.twiny 함수 활용하기 Matplotlib의 twiny 함수: 두 개의 X축으로 데이터를 시각화하기데이터 시각화는 데이터를 이해하고 해석하는 데 필수적입니다. Matplotlib의 pyplot.twiny 함수는 두 개의 X축을 동시에 사용할 수 있게 해 주어 복잡한 데이터를 효과적으로 비교하고 분석할 수 있는 기회를 제공합니다. 이 포스팅에서는 pyplot.twiny 함수의 사용법과 함께 실용적인 예제를 소개하겠습니다.pyplot.twiny 함수 소개pyplot.twiny 함수는 기존의 플롯에 대해 오른쪽에 새로운 X축을 추가합니다. 이를 통해 서로 다른 스케일이나 단위로 데이터를 비교할 수 있는 유용한 기능을 제공합니다. 특히, 다양한 연구나 실험에서 두 가지 서로 다른 변수 간의 관계를 쉽게 시각화하고자 할 때 매우 유용합.. 2024. 11. 8.
반응형

티스토리툴바