파이썬 matplotlib.pyplot.twiny 함수 활용하기

Matplotlib의 twiny 함수: 두 개의 X축으로 데이터를 시각화하기

데이터 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 소개

pyplot.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 유용합니다.

함수 시그니처

pyplot.twiny()

반환 값:

• 새로운 X축을 가진 Axes 객체를 반환합니다.

사용 예제

기본 예제

다음은 matplotlib.pyplot.twiny 함수를 사용하여 두 개의 X축을 가진 플롯을 만드는 기본 예제입니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 데이터 생성
x1 = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x1)

x2 = np.linspace(0, 100, 100)  # 두 번째 X축 데이터

# 첫 번째 플롯 그리기
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(x1, y1, color='b', label='Sine Wave')
ax1.set_xlabel('X axis (0 to 10)')
ax1.set_ylabel('Y axis (sin)', color='b')

# 두 번째 X축 추가
ax2 = ax1.twiny()
ax2.set_xlim(0, 100)
ax2.set_xlabel('X axis (0 to 100)')

plt.title('Example of Using twiny Function')
plt.legend()
plt.show()

비교 예제

다음은 두 개의 서로 다른 단위를 가진 X축을 비교하는 예제입니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 데이터 생성
x1 = np.linspace(0, 10, 100)  # 첫 번째 X축 (시간)
y1 = np.exp(x1)                # y1은 지수 함수

x2 = np.linspace(0, 100, 100)  # 두 번째 X축 (세기)

# 플롯 그리기
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(x1, y1, color='r', label='Exponential Function')
ax1.set_xlabel('Time (s)')
ax1.set_ylabel('Value (exp)', color='r')

# 두 번째 X축 추가
ax2 = ax1.twiny()
ax2.plot(x2, y1, color='orange')  # 같은 y값으로 그리기
ax2.set_xlim(0, 100)
ax2.set_xlabel('Intensity')

plt.title('Comparing Different Units on Separate X Axes')
plt.legend()
plt.show()

결론

pyplot.twiny 함수는 데이터를 더욱 명확하게 비교하고 시각화하는 데 매우 유용합니다. 두 가지 서로 다른 스케일이나 단위를 가진 변수 간의 관계를 표현할 수 있으며, 복잡한 데이터를 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.

• 지금 바로 matplotlib.pyplot.twiny 함수를 활용하여 데이터 시각화의 새로운 차원을 경험해 보세요!
• 상호 비교를 통해 데이터 분석의 깊이를 더해보세요!