[python] Matplotlib로 확률 밀도 함수 플롯 그리기

04 Dec 2023

python

이번 예제에서는 Python의 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 확률 밀도 함수(probability density function, PDF) 플롯을 그리는 방법에 대해서 알아보겠습니다.

필요한 라이브러리 설치

먼저, Matplotlib 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래의 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install matplotlib

Matplotlib를 사용한 확률 밀도 함수 플롯 그리기

Matplotlib를 이용하면 간단하게 확률 밀도 함수 플롯을 그릴 수 있습니다. 아래 예제 코드를 통해 그 방법을 알아보겠습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 데이터 생성
data = np.random.normal(0, 1, 1000)

# 히스토그램 그리기
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5)

# 확률 밀도 함수 그리기
xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
pdf = 1 / np.sqrt(2 * np.pi) * np.exp(-0.5 * (x ** 2))
plt.plot(x, pdf, color='red')

# 그래프 보이기
plt.show()

위 코드는 다음과 같은 작업을 수행합니다.

numpy 라이브러리를 사용하여 표준 정규 분포에서 1000개의 샘플 데이터를 생성합니다.
plt.hist 함수를 사용하여 데이터의 히스토그램을 그립니다. bins 인자는 히스토그램의 구간 개수를 설정하며, density=True로 설정하면 정규화된 밀도로 표시됩니다.
plt.xlim 함수를 사용하여 현재 x축의 범위를 가져옵니다.
numpy의 linspace 함수를 사용하여 x축 범위 내에 균등하게 분포된 값을 생성합니다.
생성한 x값에 대한 확률 밀도 함수 값을 계산합니다.
plt.plot 함수를 사용하여 확률 밀도 함수를 그려줍니다. color 인자를 사용하여 그래프 색상을 지정할 수 있습니다.
plt.show 함수를 사용하여 그래프를 보여줍니다.

위 코드를 실행하면 확률 밀도 함수 플롯이 생성되어 나타납니다.

참고 자료

Matplotlib 공식문서: https://matplotlib.org/stable/contents.html
Numpy 공식문서: https://numpy.org/doc/

이번 글에서는 Python의 Matplotlib를 사용하여 확률 밀도 함수 플롯을 그리는 방법에 대해 알아보았습니다. Matplotlib의 다양한 기능을 활용하여 데이터 시각화를 진행할 수 있습니다. 추가적인 자세한 사용법은 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.