|
| 1 | +{ |
| 2 | + "cells": [ |
| 3 | + { |
| 4 | + "cell_type": "markdown", |
| 5 | + "metadata": {}, |
| 6 | + "source": [ |
| 7 | + "# 1장. Matplotlib 입문\n", |
| 8 | + "\n", |
| 9 | + "## 1-3. API의 이해\n", |
| 10 | + "\n", |
| 11 | + "Matplotlib은 총 3가지 API를 제공합니다.\n", |
| 12 | + "\n", |
| 13 | + "**API**란 Application Programing Interface의 약자로, 응용 프로그램에서 사용할 수 있도록 운영 체제나 프로그래밍 언어가 제공하는 기능을 제어할 수 있게 만든 인터페이스를 뜻합니다. (출처 : Wikipedia)\n", |
| 14 | + "\n", |
| 15 | + "좀 더 쉽게 이야기 하면 Matplotlib에서 그래프를 그리는 방식이 3가지 있다는 의미입니다.\n", |
| 16 | + "\n", |
| 17 | + "1. pyplot API\n", |
| 18 | + "2. 객체지향(Object Oriented) API\n", |
| 19 | + "3. pylab API\n", |
| 20 | + "\n", |
| 21 | + "각각을 살펴봅시다." |
| 22 | + ] |
| 23 | + }, |
| 24 | + { |
| 25 | + "cell_type": "code", |
| 26 | + "execution_count": 2, |
| 27 | + "metadata": {}, |
| 28 | + "outputs": [], |
| 29 | + "source": [ |
| 30 | + "import matplotlib as mpl\n", |
| 31 | + "import numpy as np" |
| 32 | + ] |
| 33 | + }, |
| 34 | + { |
| 35 | + "cell_type": "markdown", |
| 36 | + "metadata": {}, |
| 37 | + "source": [ |
| 38 | + "### 1-3-1. pyplot API\n", |
| 39 | + "\n", |
| 40 | + "`matplotlib.pyplot`은 MATLAB처럼 작동하는 함수들의 모음입니다.\n", |
| 41 | + "각 pyplot의 함수들은 plot의 요소를 변경합니다. \n", |
| 42 | + "\n", |
| 43 | + "반응형(Interactive) Plot이나 간단한 plot을 그릴 때 유용합니다." |
| 44 | + ] |
| 45 | + }, |
| 46 | + { |
| 47 | + "cell_type": "markdown", |
| 48 | + "metadata": {}, |
| 49 | + "source": [ |
| 50 | + "### 1-3-2. 객체지향 API\n", |
| 51 | + "\n", |
| 52 | + "Matplotlib의 Plot과 그 외 요소들은 객체지향입니다.\n", |
| 53 | + "\n", |
| 54 | + "플롯을 보다 세밀하게 제어하고 사용자 정의 함수를 사용하기 위해서 객체를 직접 다루는 방법을 사용해야 합니다.\n", |
| 55 | + "\n", |
| 56 | + "`plt.subplots`을 사용하여 1개 이상의 Figure와 1개 이상의 Axes를 직접 다룰 수 있습니다.\n", |
| 57 | + "\n", |
| 58 | + "개별적인 플롯을 다룰 수 있기에 보다 직관적인 프로그래밍을 할 수 있습니다.\n", |
| 59 | + "\n", |
| 60 | + "다른 GUI 툴킷에서 인터랙티브하게 변경하는 등 활용도가 가장 높습니다.\n", |
| 61 | + "\n", |
| 62 | + "앞으로 사용하는 matplotlib 관련 함수는 대부분 객체지향 API를 사용합니다." |
| 63 | + ] |
| 64 | + }, |
| 65 | + { |
| 66 | + "cell_type": "markdown", |
| 67 | + "metadata": {}, |
| 68 | + "source": [ |
| 69 | + "### 1-3-3. pylab API\n", |
| 70 | + "\n", |
| 71 | + "pyplot, numpy 등 모든 함수를 전역 네임 스페이스로 가져와서 MATLAB과 유사한 방식으로 시각화를 진행하기 위해 만든 API입니다. 사용은 `matplotlib.pylab`을 이용하여 사용합니다. \n", |
| 72 | + " \n", |
| 73 | + "절차형 프로세스를 제공합니다. 하지만 현재는 사용하지 않는 방법이며, 공식 사이트에서도 이 API를 권장하지 않습니다." |
| 74 | + ] |
| 75 | + }, |
| 76 | + { |
| 77 | + "cell_type": "code", |
| 78 | + "execution_count": null, |
| 79 | + "metadata": {}, |
| 80 | + "outputs": [], |
| 81 | + "source": [] |
| 82 | + }, |
| 83 | + { |
| 84 | + "cell_type": "code", |
| 85 | + "execution_count": null, |
| 86 | + "metadata": {}, |
| 87 | + "outputs": [], |
| 88 | + "source": [] |
| 89 | + } |
| 90 | + ], |
| 91 | + "metadata": { |
| 92 | + "kernelspec": { |
| 93 | + "display_name": "Python 3", |
| 94 | + "language": "python", |
| 95 | + "name": "python3" |
| 96 | + }, |
| 97 | + "language_info": { |
| 98 | + "codemirror_mode": { |
| 99 | + "name": "ipython", |
| 100 | + "version": 3 |
| 101 | + }, |
| 102 | + "file_extension": ".py", |
| 103 | + "mimetype": "text/x-python", |
| 104 | + "name": "python", |
| 105 | + "nbconvert_exporter": "python", |
| 106 | + "pygments_lexer": "ipython3", |
| 107 | + "version": "3.8.0" |
| 108 | + } |
| 109 | + }, |
| 110 | + "nbformat": 4, |
| 111 | + "nbformat_minor": 4 |
| 112 | +} |
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