[Python] 그래프에서 한글 깨질때

bar 차트를 그리기 위해서 먼저 필요한 모듈을 import합니다. matplotlib.pyplot과 numpy 모듈은 기존에도 자주 사용했지만 font_manager와 rc 모듈은 처음으로 import하는 모듈입니다. 해당 모듈은 그래프를 그릴 때 한글 폰트를 설정하기 위해 사용합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import font_manager, rc

그림 15.23을 참조하면 업종명이 한글로 출력됨을 확인할 수 있습니다. matplotlib는 한글 폰트를 설정해주지 않으면 기본적으로 한글이 제대로 출력되지 않습니다. 따라서 데이터에 한글이 포함되어 있다면 다음과 같이 사용할 한글 폰트를 설정해줘야 한글이 정상적으로 출력됩니다.

font_name = font_manager.FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/malgun.ttf").get_name()
rc('font', family=font_name)

폰트를 설정하기 위해서는 폰트 이름을 알아야 합니다. 윈도우 7부터는 '맑은 고딕'이라는 폰트가 기본 폰트로 사용되고 있기 때문에, 본 예제에서는 'c:/Windows/Fonts/malgun.ttf'라는 경로를 사용했습니다. 폰트의 설치 경로로부터 폰트 이름을 먼저 알아낸 후 rc 함수를 통해서 폰트를 설정했습니다.

.

TensorFlow-Tutorials

Introduction to deep learning based on Google's TensorFlow framework. These tutorials are direct ports of Newmu's Theano Tutorials.

Topics

• Simple Multiplication
• Linear Regression
• Logistic Regression
• Feedforward Neural Network (Multilayer Perceptron)
• Deep Feedforward Neural Network (Multilayer Perceptron with 2 Hidden Layers O.o)
• Convolutional Neural Network
• Denoising Autoencoder
• Recurrent Neural Network (LSTM)
• Word2vec
• TensorBoard
• Save and restore net
• Generative Adversarial Network

Dependencies

• TensorFlow 1.0 alpha
• Numpy
• matplotlib

# TensorFlow-Tutorials

[](https://travis-ci.org/nlintz/TensorFlow-Tutorials)

[](https://www.codacy.com/app/hunkim/TensorFlow-Tutorials)

Introduction to deep learning based on Google's TensorFlow framework. These tutorials are direct ports of

Newmu's [Theano Tutorials](https://github.com/Newmu/Theano-Tutorials).

***Topics***

* [Simple Multiplication](00_multiply.py)

* [Linear Regression](01_linear_regression.py)

* [Logistic Regression](02_logistic_regression.py)

* [Feedforward Neural Network (Multilayer Perceptron)](03_net.py)

* [Deep Feedforward Neural Network (Multilayer Perceptron with 2 Hidden Layers O.o)](04_modern_net.py)

* [Convolutional Neural Network](05_convolutional_net.py)

* [Denoising Autoencoder](06_autoencoder.py)

* [Recurrent Neural Network (LSTM)](07_lstm.py)

* [Word2vec](08_word2vec.py)

* [TensorBoard](09_tensorboard.py)

* [Save and restore net](10_save_restore_net.py)

* [Generative Adversarial Network](11_gan.py)

***Dependencies***

* TensorFlow 1.0 alpha

* Numpy

* matplotlib

.