matplot 기초

가장 먼저 시각화에 필요한 라이브러리를 불러옴. 

# matplot
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# seaborn
import seaborn as sns

# numpy와 pandas
import numpy as np
import pandas as pd

matplot 버전확인 방법

print(mpl.__version__)

가장 기본적인 사용법 (plt.plot())

# sample data
data_dict = {'x':[1, 2, 3, 4, 5], 'y':[6, 7, 8, 9, 10], 'y2':[1, 3, 5, 7, 9]}

plt.plot(data_dict['y'])  # y값
plt.plot(data_dict['x'], data_dict['y'])  # x값, y값
plt.plot('x', 'y', data=data_dict)  # x값, y값 (위 코드와 동일한 의미)

# 하나의 plot 에 두 개의 선 그리기 (방법1)
plt.plot(data_dict['x'], data_dict['y'], data_dict['x'], data_dict['y2'])

# 하나의 plot 에 두 개의 선 그리기 (방법2)
plt.plot(data_dict['x'], data_dict['y'])
plt.plot(data_dict['x'], data_dict['y2'])

 

용어 정리

• figure: 도화지 / axes: 축 공간. 보통 plot으로 생각하는 그래프 / axis: 축. x축, y축의 제한 범위.
• 라벨: plt.xlabel(), plt.ylabel()
• 범례: plt.legend()
• 축: plt.xlim(xmin, xmax), plt.ylim(ymin, ymax), plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) -> ax[0].set_xlim(min, max)
• 그리드: plt.grid(True, axis='both')
• 눈금: plt.xticks(), plt.yticks() -> ax.set_xticks()
• 타이틀: plt.title() -> ax.set_title()
• gca: Get current Axes

matplot 공식 문서 정리

# A simple example
fig, ax = plt.subplots()  # Create a figure containing a single axes.
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3]);  # Plot some data on the axes.

• Figure: 전체 figure. Figure는 모든 자식 Axes(축 공간), Artists 그룹, 중첩된 하위 Figures까지 track(추적)함. 

fig = plt.figure()  # Axes(축 공간)이 없는 빈 Figure. 나중에 Axes를 수동으로 추가해줘야함. 
fig = plt.figure(1, figsize=(20, 5))

• Axes: 데이터 플로팅을 위한 영역을 포함하는 Figure에 연결된 Artist. 일반적으로 눈금 및 눈금 레이블을 Axes의 데이터에 대한 척도를 제공. Axes 클래스와 그 멤버 함수는 OOP 인터페이스로 작업하기 위한 기본 진입점. 대부분의 플로팅 메서드가 정의되어 있음.

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])  # fig에 axes(축 공간)를 하나 추가. (left, bottom, width, height)

fig = plt.figure()
fig.add_subplot(111)  # 서브플롯 arrangement(배열)의 일부로 fig에 axes(축 공간) 추가. (nrows, ncols, index)
ax = fig.add_subplot(111)  # equivalent but more general

• plt.subplots: figure를 포함하여 서브플롯의 공통 레이아웃을 편리하게 만들 수 있는 유틸리티 래퍼.

plt.subplot(2,1,1)  # (nrows, ncols, index)
plt.subplot(2,1,2)

• 가장 일반적인 방법: Figure와 Axes 동시 생성 (fig, ax = plt.subplots())

fig, ax = plt.subplots()  # 하나의 Axes이 있는 Figure
fig, axs = plt.subplots(2, 2)  # Axes의 2x2 그리드가 있는 Figure

# 가장 유용하게 쓸 수 있는 형식
fig, axes = plt.subplots(figsize=(20, 5), nrows=1, ncols=1, sharex=True, sharey=True)  # fig와 서브플롯 세트를 만듦. x또는 y 축 간의 속성 공유 제어.

axes.plot()  # Axes가 하나일 경우 이런식으로 Axes에 접근 (nrows=1, ncols=1)
axes[0].plot()  #  row, col 둘 중에 하나만 여러개일 경우 이런식으로 Axes에 접근 (nrows>1, ncols=1)
axes[0, 0].plot()  # row, col 모두 여러개일 경우 이런식으로 Axes에 접근 (nrows>1, ncols>1)

• Axis: scale(크기)와 limit(제한)을 설정하고 눈금(Axis의 표시) 및 눈금 레이블(눈금에 레이블을 지정하는 문자열)을 생성. 눈금의 위치는 Locator 개체에 의해 결정되며 눈금 레이블 문자열은 Formatter에 의해 형식이 지정됨. 올바른 로케이터와 포맷터의 조합으로 눈금 위치와 레이블을 매우 세밀하게 제어할 수 있음.
• Artist: 기본적으로 Figure에 표시되는 모든 것은 아티스트(Figure, Axes 및 Axis 객체도 포함). 여기에는 Text 개체, Line2D 개체, 컬렉션 개체, Patch 개체 등이 포함. Figure가 렌더링되면 모든 아티스트가 캔버스에 그려짐. 대부분의 아티스트는 Axes(축)에 묶여 있음. 이러한 아티스트는 여러 Axes(축)에서 공유하거나 한 Axes(축)에서 다른 Axes(축)으로 이동할 수 없음.

 

• matplot 과 seaborn을 함께 쓰고 싶은 경우

sns.regplot(ax=axes)  # axes-level function은 seaborn, matplotlib 섞어 쓸 수 있음.

• rcParams, savefig

# rcParams
plt.rcParams['figure.figsize'] = (6, 3)
plt.rcParams['font.size'] = 12
plt.rcParams['axes.grid'] = True
print(plt.style.available)

# savefig
plt.savefig('savefig_default.png')