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# line()
export const GitHubLink = ({url}) =>
GitHub 소스 코드
;
### 함수 `line`
```python theme={null}
line(
table: 'wandb.Table',
x: 'str',
y: 'str',
stroke: 'str | None' = None,
title: 'str' = '',
split_table: 'bool' = False
) → CustomChart
```
맞춤형 선 차트를 생성합니다.
**매개변수:**
* `table`: 차트 데이터가 포함된 테이블입니다.
* `x`: x축 값의 열 이름입니다.
* `y`: y축 값의 열 이름입니다.
* `stroke`: 선을 구분하기 위한 열 이름입니다(예: 선 그룹화).
* `title`: 차트 제목입니다.
* `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 `wandb.log()`에 전달하세요.
**예시:**
```python theme={null}
import math
import random
import wandb
# 다양한 패턴을 가진 여러 시리즈 데이터 생성
data = []
for i in range(100):
# 시리즈 1: 랜덤 노이즈가 포함된 사인파 패턴
data.append([i, math.sin(i / 10) + random.uniform(-0.1, 0.1), "series_1"])
# 시리즈 2: 랜덤 노이즈가 포함된 코사인 패턴
data.append([i, math.cos(i / 10) + random.uniform(-0.1, 0.1), "series_2"])
# 시리즈 3: 랜덤 노이즈가 포함된 선형 증가
data.append([i, i / 10 + random.uniform(-0.5, 0.5), "series_3"])
# 테이블의 column 정의
table = wandb.Table(data=data, columns=["step", "value", "series"])
# wandb run 초기화 및 선형 차트 log
with wandb.init(project="line_chart_example") as run:
line_chart = wandb.plot.line(
table=table,
x="step",
y="value",
stroke="series", # "series" column 기준으로 그룹화
title="Multi-Series Line Plot",
)
run.log({"line-chart": line_chart})
```