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Matplotlib

학습 목표

같은 수치라도 그래프 선택에 따라 보이는 관계가 다릅니다. 시간 변화와 범주 비교를 구분합니다.

표현에 맞는 그래프

시작 조건

t=[01234]t=\begin{bmatrix}0&1&2&3&4\end{bmatrix}, 온도=[20,21,23,22,24] °C입니다.

진행 방법

  1. 같은 자료를 선 그래프와 막대그래프로 표시하세요.
  2. 변화 추세와 특정 시점 수치를 읽을 때 어떤 표현이 편한지 실제 값을 들어 설명하세요.

남길 결과

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t=np.arange(5);temp=np.array([20,21,23,22,24])
plt.plot(t,temp,'o-');plt.xlabel('Time [s]');plt.ylabel('Temperature [C]');plt.grid()

결과 기록·자가 점검

표현:

읽은 사실:

사용한 시점·값:

적합한 목적:

확인할 점

두 측정 비교

시작 조건

두 번째 센서 자료 [19,21,22,23,23]을 추가하고 같은 축에서 비교합니다.

진행 방법

  1. 같은 시각 0,1,2,3,40,1,2,3,4에 두 번째 센서 값 [19,21,22,23,23]을 연결하고, 첫 번째 센서와 같은 Figure의 같은 축에 그리세요.
  2. 범례로 두 센서를 구분하세요. 시각·첫 센서 값·둘째 센서 값·첫째−둘째 값을 다섯 행으로 기록하세요.
  3. 두 센서가 같은 시각과 가장 차이가 큰 시각을 표와 그림에서 찾아 설명하세요.

남길 결과

temp2=np.array([19,21,22,23,23])

결과 기록·자가 점검

시각:

첫 센서 값:

둘째 센서 값:

첫째−둘째 값:

확인할 점

다른 입력에서도 확인하기

시작 조건

같은 두 센서 자료를 산점도로 나타내고 시간 순서가 사라졌을 때의 해석을 비교합니다.

진행 방법

  1. 각 시점의 두 센서 값을 한 쌍으로 만들어 x축은 첫 센서, y축은 둘째 센서인 산점도를 그리세요. 앞의 시간 그래프와 같은 자료를 사용합니다.
  2. 각 점 옆에 시각을 적어 어느 표본인지 대응시키세요. 산점도에서 보이는 두 센서의 관계와, 시각 표시가 없으면 알 수 없는 변화 순서를 구분해 설명하세요.

남길 결과

# 앞 활동의 데이터와 함수를 사용해 지정된 새 예제를 검사하세요.

결과 기록·자가 점검

산점도의 두 축:

시각과 점의 대응:

보이는 두 센서의 관계:

시간 변화 해석:

확인할 점