기본적인 canvas 그리기 및 스타일링


reference: pyplot 공식 Document 살펴보기


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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
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# plt.rcParams["figure.figsize"] = (12, 9)  # figure size 설정

1. 밑 그림 그리기

1-1. 단일 그래프 (single graph)

plt.plot(df_name)
plt.show()

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## data 생성
data = np.arange(1, 100)

## plot
plt.plot(data)

## 그래프만 보여주는 코드 (타 실행 결과 생략하고 그래프만 보여줌)
plt.show()

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1-2. 다중 그래프 (multiple graphs)

  • 여러 그래프를 같은 canvas 안에 그리기:
    명령어 plt.plot(df_name) 를 연속 사용
  • 새 그래프를 새로운 canvas 안에 그리기:
    세 그래프를 그리기 전에 plt.figure()명령어를 추가

(1) 1개의 canvas 안에 다중 그래프 그리기

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data1 = np.arange(1, 51)
data2 = np.arange(51, 101)


plt.plot(data1)
plt.plot(data2)
plt.plot(data2 + 50)

plt.show()

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(2) 새로운 canvas에서 새 그래프를 그리기

  • figure()는 새로운 그래프 canvas를 생성한다
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data1 = np.arange(100, 201)
data2 = np.arange(200, 301)

plt.plot(data)

plt.figure()   # figure() 명령어를 추가
plt.plot(data2)
plt.plot(data2 + 50)

plt.show()

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1-3. 그래프 배열 (subplot / subplots)

여러 개 plot을 지정된 행,열수에 따라 배열해주기:

  • plt.subplot(row, column, index) # 각 plot의 좌표 설정
  • plt.subplots(행의 갯수, 열의 갯수) # 행,열수 설정

(1) subplot (plot의 좌표를 설정하기)

이 방법은 그래프마다 설정해줘야 함

plt.subplot(row, column, index) # 콤마를 제거해도 됨

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data1 = np.arange(100, 201)
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(data1)

data2 = np.arange(200, 301)
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(data2)

plt.show()

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위의 코드와 동일하나, "콤마"를 제거한 상태

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data1 = np.arange(100, 201)
plt.subplot(211)   # 콤마를 생략함: 211 -> row : 2, col: 1, index : 1
plt.plot(data1)

data2 = np.arange(200, 301)
plt.subplot(212)   # 콤마를 생략함
plt.plot(data2)

plt.show()

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data1 = np.arange(100, 201)
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.plot(data1)

data2 = np.arange(200, 301)
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.plot(data2)

data3 = np.arange(300, 401)
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.plot(data3)

plt.show()

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(2) subplots (배열 기준인 행,열수를 지정하기)

subplot와 다르게 subplots()명령어는 한번만 설정해주면 됨

plt.subplots(행의 갯수, 열의 갯수)

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data = np.arange(1, 51)

# 밑 그림
fig, axes = plt.subplots(2, 3)

# plot
axes[0, 0].plot(data)
axes[0, 1].plot(data * data)
axes[0, 2].plot(data ** 3)  # data^3
axes[1, 0].plot(data % 10)
axes[1, 1].plot(-data)
axes[1, 2].plot(data // 20)

plt.tight_layout()
plt.show()

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2. 주요 스타일 옵션

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from IPython.display import Image

# 출처: matplotlib.org
Image('https://matplotlib.org/_images/anatomy.png')
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2-1. 타이틀

  • 타이틀 추가: plt.title("…")
  • 타이틀 fontsize 설정: plt.title("…", fontsize = … )
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plt.plot([1,2,3], [3,6,9])
plt.plot([1,2,3], [2,4,9])

plt.title("이것은 타이틀 입니다")
Text(0.5, 1.0, '이것은 타이틀 입니다')

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plt.plot([1,2,3], [3,6,9])
plt.plot([1,2,3], [2,4,9])

plt.title("타이틀 fontsize를 키웁니다", fontsize = 20)
Text(0.5, 1.0, '타이틀 fontsize를 키웁니다')

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2-2. X, Y축 Label 설정

  • plt.xlabel ( “x_name”, fontsize = …)
  • plt.ylabel ( “y_name”, fontsize = …)
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plt.plot([1,2,3], [3,6,9])
plt.plot([1,2,3], [2,4,9])

# 타이틀 설정
plt.title("Label 설정 예제", fontsize = 16)

# X축 & Y축 Label 설정
plt.xlabel("X축", fontsize = 16)
plt.ylabel("Y축", fontsize = 16)
Text(0, 0.5, 'Y축')

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2-3. X, Y축 Tick 조정 (rotation)

Tick은 X, Y축에 위치한 눈금을 말한다
rotation 명령어를 통해 Tick의 각도를 조절할 수 있다

  • plt.xticks ( rotation = … )
  • plt.yticks ( rotation = … )
    Rotation 각도는 역시개방향 회전각도를 말한다

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plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2)
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)**2)
plt.plot(np.arange(10), np.log(np.arange(10)))

# title
plt.title("X, Y축 Tick 조정", fontsize = 16)

# X축, Y축 Label 설정
plt.xlabel("X축", fontsize = 16)
plt.ylabel("Y축", fontsize = 16)

# X tick, Y tick rotation 조정
plt.xticks(rotation = 90)
plt.yticks(rotation = 30)
D:\Anaconda\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:3: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log
  This is separate from the ipykernel package so we can avoid doing imports until

(array([-10.,   0.,  10.,  20.,  30.,  40.,  50.,  60.,  70.,  80.,  90.]),
 <a list of 11 Text yticklabel objects>)

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2-4. 범례 (Legend) 설정

plt.legend ( [ “name1” , “name2” , … ], fontsize = …)

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plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2)
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)**2)
plt.plot(np.arange(10), np.log(np.arange(10)))

# title
plt.title("범례(Legend) 설정", fontsize = 16)

# X축, Y축 Label 설정
plt.xlabel("X축", fontsize = 16)
plt.ylabel("Y축", fontsize = 16)

# X tick, Y tick rotation 조정
plt.xticks(rotation = 90)
plt.yticks(rotation = 30)

# legend 설정
plt.legend(["2x", "x^2", "logx"], fontsize = 14)
D:\Anaconda\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:3: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log
  This is separate from the ipykernel package so we can avoid doing imports until

<matplotlib.legend.Legend at 0x173a5712888>

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2-5. X와 Y의 한계점(Limit) 설정

  • plt.xlim ( a, b )
  • plt.ylim ( c, d )
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plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2)
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)**2)
plt.plot(np.arange(10), np.log(np.arange(10)))

# title
plt.title("X축, Y축 Limit 설정", fontsize = 16)

# X축, Y축 Label 설정
plt.xlabel("X축", fontsize = 16)
plt.ylabel("Y축", fontsize = 16)

# X tick, Y tick rotation 조정
plt.xticks(rotation = 90)
plt.yticks(rotation = 30)

# legend 설정
plt.legend(["2x", "x^2", "logx"], fontsize = 14)

# x, y limit 설정
plt.xlim(0, 5)
plt.ylim(0, 20)
D:\Anaconda\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:3: RuntimeWarning: divide by zero encountered in log
  This is separate from the ipykernel package so we can avoid doing imports until

(0, 20)

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2-6. 스타일 세부 설정 - 마커, 라인, 컬러

reference: 세부 Document 확인하기

스타일 세부 설정은 마커, 선의 동류 설정, 드리고 컬러가 있으며, 문다열로 세부설정을 하게 된다


(1) marker의 종류

  • ‘.’ point marker
  • ‘,’ pixel marker
  • ‘o’ circle marker
  • ‘v’ triangle_down marker
  • ‘^’ triangle_up marker
  • ‘<’ triangle_left marker
  • ‘>’ triangle_right marker
  • ‘1’ tri_down marker
  • ‘2’ tri_up marker
  • ‘3’ tri_left marker
  • ‘4’ tri_right marker
  • 's ’ square marker
  • ‘p’ pentagon marker
  • ‘*’ star marker
  • ‘h’ hexagon1 marker
  • ‘H’ hexagon2 marker
  • ‘+’ plus marker
  • ‘x’ x marker
  • ‘D’ diamond marker
  • ‘d’ thin_diamond marker
  • ‘|’ vline marker
  • ‘_’ hline marker
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# marker 스타일 설정
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2, marker='o', markersize=5)
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 10, marker='v', markersize=10)
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 20, marker='+', markersize=15)
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 30, marker='*', markersize=20)

# 타이틀 & font 설정
plt.title('마커 스타일 예제', fontsize=20)

# X축 & Y축 Label 설정
plt.xlabel('X축', fontsize=20)
plt.ylabel('Y축', fontsize=20)
Text(0, 0.5, 'Y축')

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(2) line의 종류

  • ‘-’ solid line style
  • ‘–’ dashed line style
  • ‘-.’ dash-dot line style
  • ‘:’ dotted line style
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# line 스타일 설정
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2, marker='o', linestyle='')
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 10, marker='o', linestyle='-')
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 20, marker='v', linestyle='--')
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 30, marker='+', linestyle='-.')
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 40, marker='*', linestyle=':')

# 타이틀 & font 설정
plt.title('다양한 선의 종류 예제', fontsize=20)

# X축 & Y축 Label 설정
plt.xlabel('X축', fontsize=20)
plt.ylabel('Y축', fontsize=20)
Text(0, 0.5, 'Y축')

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(3) color의 종류

  • ‘b’ blue
  • ‘g’ green
  • ‘r’ red
  • ‘c’ cyan
  • ‘m’ magenta
  • ‘y’ yellow
  • ‘k’ black
  • ‘w’ white
  • more choices: matplotlib.colors (e.g. “purple”, “#008000”)
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# color 설정
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2, marker='o', linestyle='-', color='b')
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 10, marker='v', linestyle='--', color='c')
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 20, marker='+', linestyle='-.', color='y')
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 30, marker='*', linestyle=':', color='r')

# 타이틀 & font 설정
plt.title('색상 설정 예제', fontsize=20)

# X축 & Y축 Label 설정
plt.xlabel('X축', fontsize=20)
plt.ylabel('Y축', fontsize=20)
Text(0, 0.5, 'Y축')

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(4) Format: '[marker][line][color]'

example:

  • ‘b’ # blue markers with default shape
  • ‘or’ # red circles
  • ‘-g’ # green solid line
  • ‘–’ # dashed line with default color
  • ‘^k:’ # black triangle_up markers connected by a dotted line

Each of them is optional. If not provided, the value from the style cycle is used. Exception: If line is given, but no marker, the data will be a line without markers.


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# "marker + line + color" format 설정
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2, "o-r")
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 10, 'v--b')
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 20, '+y')
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 30, ':k')

# 타이틀 & font 설정
plt.title('marker/line + color 설정 예제', fontsize=20)

# X축 & Y축 Label 설정
plt.xlabel('X축', fontsize=20)
plt.ylabel('Y축', fontsize=20)
Text(0, 0.5, 'Y축')

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(5) 색상 투명도 설정

  • alpha = … (0.0 ~ 1.0)
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# color 투명도 설정
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2, color='b', alpha=0.1)
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 10, color='b', alpha=0.3)
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 20, color='b', alpha=0.6)
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 30, color='b', alpha=1.0)

# 타이틀 & font 설정
plt.title('투명도 (alpha) 설정 예제', fontsize=20)

# X축 & Y축 Label 설정
plt.xlabel('X축', fontsize=20)
plt.ylabel('Y축', fontsize=20)
Text(0, 0.5, 'Y축')

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2-7. 그리드 (grid) 설정

그리드 (grid) 추가: plt.grid()

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plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2, marker='o', linestyle='-', color='b')
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 10, marker='v', linestyle='--', color='c')
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 20, marker='+', linestyle='-.', color='y')
plt.plot(np.arange(10), np.arange(10)*2 - 30, marker='*', linestyle=':', color='r')

# 타이틀 & font 설정
plt.title('그리드 설정 예제', fontsize=20)

# X축 & Y축 Label 설정
plt.xlabel('X축', fontsize=20)
plt.ylabel('Y축', fontsize=20)

# grid 옵션 추가
plt.grid()

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