Matplotlib 컬러맵 정규화: 비선형 데이터 시각화

소개

데이터 시각화에서 컬러맵은 숫자 데이터를 색상으로 표현하는 데 사용됩니다. 그러나 때로는 데이터 분포가 비선형일 수 있어 데이터의 세부 사항을 식별하기 어려울 수 있습니다. 이러한 경우, 컬러맵 정규화를 사용하면 데이터를 더 정확하게 시각화할 수 있도록 비선형 방식으로 컬러맵을 데이터에 매핑할 수 있습니다. Matplotlib는 컬러맵을 정규화하는 데 사용할 수 있는 SymLogNorm 및 AsinhNorm을 포함한 여러 정규화 방법을 제공합니다. 이 실습에서는 SymLogNorm 및 AsinhNorm을 사용하여 컬러맵을 비선형 데이터에 매핑하는 방법을 보여줍니다.

VM 팁

VM 시작이 완료되면 왼쪽 상단을 클릭하여Notebook탭으로 전환하여 Jupyter Notebook에 액세스하여 연습해 보세요.

경우에 따라 Jupyter Notebook 로드가 완료될 때까지 몇 초 정도 기다려야 할 수도 있습니다. Jupyter Notebook의 제한으로 인해 작업 유효성 검사를 자동화할 수 없습니다.

학습 중 문제가 발생하면 언제든지 래비에게 문의하세요. 세션 후 피드백을 제공해 주시면 신속하게 문제를 해결해 드리겠습니다.

필수 라이브러리 가져오기

이 단계에서는 Matplotlib, NumPy 및 Matplotlib 색상을 포함하여 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

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합성 데이터 생성

이 단계에서는 음수 고비 하나와 양수 고비 하나, 양수 고비 하나의 진폭이 음수 고비보다 8배 더 큰 2개의 고비로 구성된 합성 데이터 세트를 생성합니다. 그런 다음 SymLogNorm을 적용하여 데이터를 시각화합니다.

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SymLogNorm 적용

이 단계에서는 합성 데이터에 SymLogNorm을 적용하고 결과를 시각화하겠습니다.

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AsinhNorm 적용

이 단계에서는 합성 데이터에 AsinhNorm을 적용하고 결과를 시각화하겠습니다.

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요약

이 실습에서는 SymLogNorm 및 AsinhNorm을 사용하여 컬러맵을 비선형 데이터에 매핑하는 방법을 배웠습니다. 이러한 정규화 방법을 적용하면 데이터를 더 정확하게 시각화하고 데이터의 세부 사항을 더 쉽게 식별할 수 있습니다.

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위 내용은 Matplotlib 컬러맵 정규화: 비선형 데이터 시각화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!