파이썬 matplotlib.pyplot.contour 함수 활용하기

Matplotlib.pyplot.contour 함수: 2D 등고선 그래프 그리기

파이썬의 Matplotlib 라이브러리는 데이터 시각화를 위한 강력한 도구입니다. 그 중에서도 pyplot.contour 함수는 데이터의 2D 등고선을 뚜렷하게 시각화하는 데 매우 유용합니다. 이 포스트에서는 pyplot.contour 함수의 사용법과 다양한 예제를 소개하겠습니다.

pyplot.contour 함수 소개

pyplot.contour 함수는 주어진 x-y 평면상의 z 값을 기반으로 등고선을 그리는 역할을 합니다. 이 기능은 데이터를 시각적으로 분석하기 위한 좋은 방법입니다.

함수 시그니처

pyplot.contour(X, Y, Z, levels=None, **kwargs)

매개변수:

• X: x 좌표의 그리드 데이터를 포함하는 2D 배열입니다.
• Y: y 좌표의 그리드 데이터를 포함하는 2D 배열입니다.
• Z: z 좌표의 값으로, 각 (x, y) 위치에 대한 높이를 나타내는 2D 배열입니다.
• levels: 그릴 등고선의 레벨을 지정하는 선택적 매개변수입니다.

반환 값:

• 컨투어 세트를 반환하며, 이 객체를 사용하여 추가적인 세부 조정을 할 수 있습니다.

사용 예제

기본 예제

다음은 pyplot.contour 함수를 사용하여 2D 등고선 그래프를 그리는 기본 예제입니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# x, y 그리드 생성
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# z 값 생성 (여기서는 가우시안 함수 사용)
Z = np.exp(-X**2 - Y**2)

# 등고선 그리기
plt.contour(X, Y, Z)
plt.title('2D Contour Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.colorbar()
plt.show()

다양한 등고선 레벨 예제

다양한 레벨 값을 사용하여 등고선을 더욱 명확하게 시각화해 보겠습니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# x, y 그리드 생성
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# z 값 생성 (여기서는 사인 함수 사용)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

# 다양한 레벨의 등고선 그리기
levels = np.arange(-1, 1.1, 0.1)
contour = plt.contour(X, Y, Z, levels=levels, cmap='viridis')
plt.title('Contour Plot with Levels')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.colorbar(contour)
plt.show()

결론

pyplot.contour 함수는 여러분의 데이터에서 2D 등고선을 매력적으로 시각화할 수 있는 훌륭한 도구입니다. 이를 활용하여 데이터의 패턴과 경향을 더욱 효과적으로 분석할 수 있으며, 다양한 분야에서 유용한 통찰력을 제공합니다.

• pyplot.contour를 통해 복잡한 데이터를 한눈에 파악하세요!
• 지금 바로 pyplot.contour 함수를 활용하여 눈에 띄는 시각화를 만들어 보세요!