pcolormesh – Python(matplot)

Matplotlib의 pcolormesh 함수는 2차원 배열의 데이터를 색상 그리드로 표현하는 효과적인 방법입니다. 주로 대량의 데이터 포인트를 빠르고 효율적으로 시각화할 때 사용됩니다.

기능

• pcolormesh 는 각 셀(혹은 메시)의 색상을 데이터 값에 따라 매핑하여, 복잡한 패턴이나 연속적인 데이터 분포를 표현할 수 있습니다.
• 이 함수는 각 데이터 포인트를 사각형 셀로 나타내며, 셀의 색상은 해당 셀의 값에 따라 결정됩니다.

사용법

• X, Y 좌표 그리드와 Z 데이터 배열을 입력으로 받습니다. X와 Y는 각각 셀의 가로세로 경계를 정의하며, Z는 셀 내의 값을 나타냅니다.
• 색상 맵(cmap)과 함께 사용하면 데이터의 변화를 직관적으로 보여줄 수 있습니다.

주요 장점

• 성능: 대규모 데이터셋에 대해 매우 효율적이며, 빠른 렌더링 속도를 제공합니다.
• 유연성: 다양한 색상 맵과 함께 사용할 수 있어 데이터의 세밀한 차이를 표현할 수 있습니다.

pcolormesh Code

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = (X**2 + Y - 10)**2 + (X + Y**2 - 10)**2

plt.pcolormesh(X, Y, Z, shading='auto', cmap='coolwarm')

plt.colorbar()
plt.title('pcolormesh')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')

plt.show()

예전에 적외선 탐지기를 분석하면서 이미지를 표현하는 방법에서 고민을 많이 한적이 있는데 이 차트를 보자마자 어떻게 구현을 했는지 궁금했습니다. 생각보다 빠르게 화면이 구성되는 것을 보면서 어떤 알고리즘인지 궁금했던 기억이 나네요.

사실 이 차트는 시각적으로 강력한 효과를 보이지만 수치적 데이터분석에는 도움이 되지 않습니다. 물론 너무 강력한 시각적 효과로 인해 수치적 분석이 필요 없다고 보는게 맞겠죠.

제가 개인적으로 이 차트를 보고나 분석에 사용해 본적은 없네요. 이런 데이터는 테스트로만 사용해봤지 실제 필드에서 분석을 해본적이 거의 없습니다.

예전에 한번 무선 신호를 이와 같이 표현을 하긴 했는데 신호가 강한 몇개의 위치와 신호가 약한 몇개의 지점을 잡아서 표현을 했지 전체적인 데이터는 알기가 힘들었습니다. 즉 데이터를 억지로 넣어 그냥 멋있게 보인거라고 해야겠죠?