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# plot_table()
export const GitHubLink = ({url}) =>
GitHub 소스 코드
;
### 함수 `plot_table`
```python theme={null}
plot_table(
vega_spec_name: 'str',
data_table: 'wandb.Table',
fields: 'dict[str, Any]',
string_fields: 'dict[str, Any] | None' = None,
split_table: 'bool' = False
) → CustomChart
```
Vega-Lite 사양과 `wandb.Table`을 사용해 맞춤형 차트를 생성합니다.
이 함수는 Vega-Lite 사양과 `wandb.Table` 객체로 표현된 데이터 테이블을 바탕으로 맞춤형 차트를 생성합니다. 이 사양은 미리 정의되어 W\&B 백엔드에 저장되어 있어야 합니다. 이 함수는 `wandb.Run.log()`를 사용해 W\&B에 로깅할 수 있는 맞춤형 차트 객체를 반환합니다.
**매개변수:**
* `vega_spec_name`: 시각화 구조를 정의하는 Vega-Lite 사양의 이름 또는 식별자입니다.
* `data_table`: 시각화할 데이터를 포함하는 `wandb.Table` 객체입니다.
* `fields`: Vega-Lite 사양의 필드와 시각화할 데이터 테이블의 해당 열 사이의 매핑입니다.
* `string_fields`: 맞춤형 시각화에 필요한 문자열 상수 값을 제공하기 위한 사전입니다.
* `split_table`: 테이블을 W\&B UI의 별도 섹션으로 분리할지 여부입니다. `True`이면 테이블이 "Custom Chart Tables"라는 이름의 섹션에 표시됩니다. 기본값은 `False`입니다.
**반환값:**
* `CustomChart`: W\&B에 로깅할 수 있는 맞춤형 차트 객체입니다. 차트를 로깅하려면 차트 객체를 `wandb.Run.log()`의 매개변수로 전달하세요.
**예외:**
* `wandb.Error`: `data_table`이 `wandb.Table` 객체가 아닌 경우입니다.
**예시:**
```python theme={null}
# Vega-Lite 사양과 데이터 테이블을 사용하여 맞춤형 차트를 만듭니다.
import wandb
data = [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]]
table = wandb.Table(data=data, columns=["x", "y"])
fields = {"x": "x", "y": "y", "title": "MY TITLE"}
with wandb.init() as run:
# 트레이닝 코드를 여기에 작성합니다.
# `string_fields`를 사용하여 맞춤형 제목을 만듭니다.
my_custom_chart = wandb.plot_table(
vega_spec_name="wandb/line/v0",
data_table=table,
fields=fields,
string_fields={"title": "Title"},
)
run.log({"custom_chart": my_custom_chart})
```