파이썬 matplotlib.colors.Normalize 함수 활용하기

Matplotlib의 colors.Normalize 함수: 데이터 범위 정규화하기

파이썬의 Matplotlib 라이브러리는 데이터 시각화에 매우 유용한 도구입니다. 그 중에서도 colors.Normalize 함수는 데이터의 범위를 정규화하여 시각적으로 더 이해하기 쉽게 만들어 줍니다. 이 포스팅에서는 colors.Normalize 함수의 사용법과 실용적인 예제를 소개합니다.

colors.Normalize 함수 소개

colors.Normalize 함수는 수치 데이터를 [0, 1] 범위로 정규화하여 색상 맵과 결합할 때 자주 사용됩니다. 이를 통해 다양한 데이터를 서로 비교하기 쉽고 이해하기 쉽게 시각화할 수 있게 돕습니다. 하지만 이 과정이 처음 다뤄봐야 할 경우, 많이 어렵게 느껴질 수 있습니다. 여러분의 데이터 시각화 여정을 함께 해봅시다!

함수 시그니처

matplotlib.colors.Normalize(vmin=None, vmax=None, clip=False)

매개변수:

• vmin: 정규화할 데이터의 최소값
• vmax: 정규화할 데이터의 최대값
• clip: True로 설정 시, 데이터가 범위를 초과하는 경우 강제로 클리핑함

반환 값:

• 정규화된 데이터를 반환합니다.

사용 예제

기본 예제

다음은 colors.Normalize 함수를 사용하여 데이터의 범위를 정규화하는 기본 예제입니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors

# 임의의 데이터 생성
data = np.random.random(10) * 100

# 데이터 정규화
norm = mcolors.Normalize(vmin=data.min(), vmax=data.max())
normalized_data = norm(data)

# 시각화
plt.scatter(range(len(data)), data, c=normalized_data, cmap='viridis')
plt.colorbar(label='Normalized Values')
plt.title('Scatter Plot with Normalized Colors')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Data Value')
plt.show()

다양한 데이터 범위 예제

데이터의 다양한 범위를 정규화하여 색상으로 표현할 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors

# 다른 범위의 데이터 생성
data1 = np.random.normal(50, 10, 100)
data2 = np.random.normal(30, 5, 100)

# 각 데이터 정규화
norm1 = mcolors.Normalize(vmin=data1.min(), vmax=data1.max())
norm2 = mcolors.Normalize(vmin=data2.min(), vmax=data2.max())
normalized_data1 = norm1(data1)
normalized_data2 = norm2(data2)

# 시각화
plt.scatter(range(len(data1)), data1, c=normalized_data1, cmap='plasma', label='Data Set 1', alpha=0.6)
plt.scatter(range(len(data2)), data2, c=normalized_data2, cmap='cividis', label='Data Set 2', alpha=0.6)
plt.colorbar(label='Normalized Values')
plt.title('Normalized Scatter Plots with Different Color Maps')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Data Value')
plt.legend()
plt.show()

결론

colors.Normalize 함수는 데이터 시각화의 아름다움과 명확성을 더해주는 중요한 툴입니다. 이를 통해 데이터의 다양한 범위를 효과적으로 정규화하여 색상으로 표현함으로써, 더 나은 시각적 인사이트를 제공할 수 있습니다. 여러분도 이제 #정규화된_이야기 를 통해 데이터를 한눈에 이해할 수 있는 멋진 시각화를 실현해보세요!

• colors.Normalize를 이용한 정규화로 데이터의 숨은 이야기를 발견해보세요!
• 지금 바로 plt.scatter와 colors.Normalize를 사용하여 멋진 시각화를 만들어보세요!