인트로
- matplotlib은 파이썬의 시각화 라이브러리이다.
설치
- pip install matplotlib 혹은
- conda install matplotlib
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pip install matplotlib # pip 이용
conda install matplotlib # anaconda 이용
matplotlib.pyplot (기본 사용법)
- import : ₩import matplotlib.pyplot ₩
- 이하에서는
plt로 줄여 설명한다.- 다양한 시각화 도구가 있는 라이브러리
- matplotlib을 진행하는 순서
- (1) 여러 개 그래프를 한 번에 그린다면 : subplot
- (2) plt.plot() 혹은 plt.imshow()
- (3) 레이블, ticks, fill, lim 내용
주요 메서드
| 메서드명 | 설명 | 파라미터 |
|---|---|---|
| plt.plot(data, format) | 시각화 데이터와 표현 형태를 정의하는 메서드, 여러 개를 겹쳐 쓸 수 있다. | 이하 참고 |
| plt.show() | 그래프를 보여주는 메서드 | 없음 |
| plt.xlabel(‘str’, …) | 그래프 x축의 레이블을 지정하는 메서드 | 이하 참고 |
| plt.ylable(‘str’, …) | 그래프 y축의 레이블을 지정하는 메서드 | 이하 참고 |
| plt.legend() | 그래프의 범례 표기에 대한 설정을 지정하는 메서드 | 이하 참고 |
| plt.xlim([xmin, xmax]) | x축에 표현되는 범위를 지정, 혹은 반환한다. | 이하 참고 |
| plt.ylim([ymin, ymax]) | y축에 표현되는 범위를 지정, 혹은 반환한다. | 이하 참고 |
| plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) | x, y축에 표현되는 범위를 지정, 혹은 반환한다. | 이하 참고 |
| plt.fill_between(x[범위], y[범위],, 색상..) | 그래프와 x축 사이의 부분의 범위를 채워 표시한다. | 이하 참고 |
| plt.fill_betweenx(x[범위], y[범위], 색상..) | 그래프와 y축 사이의 부분의 범위를 채워 표시한다. | 이하 참고 |
| plt.fill(x[범위], y1[범위], y2[범위]], 색상..) | 특정 영역 범위를 채워 표시한다. | 이하 참고 |
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import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.pyplot as plt
a = [2, 4, 5, 6]
b = [1, 3, 5, 7]
c = [9, 12, 15, 18]
# 표현할 값 리스트 지정
plt.plot([1,2,3],[2,4,8],'b--', label='1st')
plt.plot([1,5,9],[10,14,16], 'g^', label='2nd')
plt.plot(a, b, 'y-', label='3rd')
plt.plot(a, c, 'r:s', linewidth=5, label='4th')
# x축 내용, y축 내용을 지정하고 선과 점을 설정한다.
plt.xlabel('x axis')
plt.ylabel('y axis', loc = 'top')
# x, y축 레이블 지정
plt.legend(loc='lower right', ncol=2, fontsize=7)
# 범례 표시 지정
plt.fill_between(a[1:3], b[1:3], color='y', alpha=0.5)
plt.fill_between(a[2:4], b[2:4], c[2:4], color='k', alpha=0.3)
plt.fill([3,3,4.5,4.5],[3,5,9,7], color='lightgray', alpha=0.5)
# 영역 채우기
plt.plot() 메서드
시각화할 데이터와 표현 형태를 정의하는 메서드 순서대로 사용해야 한다.
| 메서드/파라미터 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| plt.plot() | 시각화할 데이터를 넣어주는 메서드. 리스트들, 데이터프레임, array, dict 등 | plt.plot([1,2,3],[2,4,8]) |
| plt.imshow(행렬 등 데이터) | 시각화할 이미지 데이터를 넣어주는 메서드. 행렬이 들어갈 수 있다. | |
| 데이터 | 리스트, 데이터프레임, array등이 들어갈 수 있다. | plt.plot([1, 2, 3], [2, 4, 8]) |
| Format String | 그래프에 값을 표시하는 선, 점의 색상과 형태를 지정 | plt.plot(data, ‘ro’) |
| 선 종류 | 선 종류 : 선(‘-‘), 점선(‘–’), 작은점선(‘:’), 대쉬닷(‘-.’)… 등 | plt.plot(data, ‘–’) |
| linewidth=int | 선의 두께를 설정한다. 단위는 pt | plt.plot(data, ‘–’, linewidth=5) |
| 마커 종류 | 점(‘o’), 세모(‘^’), 네모(‘s’) | plt.plot(data, ‘^’) |
| color=c | 색상의 선택 : ‘r’(빨강), ‘b’(파랑), ‘g’(초록), ‘y’(노랑)… 등이 가능 | plt.plot(data, ‘–’, color=’b’) |
| 선, 마커 색상 | 선, 마커, 색상은 동시에 지정이 가능하다. | plt.plot() |
| plt.plot(label=’str’) | 범례에 표현할 label을 지정하는 메서드 | plt.plot(label=’라벨1’) |
| plt.xticks([]) | x축의 눈금을 설정한다. | 이하 참고 |
| plt.yticks([]) | y축의 눈금을 설정한다. | 이하 참고 |
| 변수=plt.subplot(nrows, ncols, index) | 여러개의 그래프를 한 영역 안에 그린다. plot()아래에 입력하며, 행수, 열수, 몇번째에 표시할지를 지정해준다. | ax1=plt.subplot(2,2,1) |
레이블 설정 메서드
레이블에 대한 설정값을 지정하는 메서드
| 메서드/파라미터 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| plt.xlabel() | x축의 설정값을 지정하는 메서드 | |
| plt.ylable() | y축의 설정값을 지정하는 메서드 | |
| ‘str’ | 축의 label 제목을 str으로 설정한다. | plt.xlabel(‘x축제목’) |
| labelpad=int | 레이블과 그래프 간 여백을 지정. 단위는 pt | plt.xlabel(labelpad = 15) |
| fontdict=dict | 폰트 스타일을 설정. ‘family’, ‘color’, ‘weight’, ‘size’를 설정할 수 있다. | plt.xlabel(fontdict={‘family’ : ‘serif’, ‘color’ : ‘b’, ‘weight’ : ‘bold’, ‘size’ : 14}) |
| loc=’left/right’ | x 축 레이블 제목을 좌측 혹은 우측에 표기한다. | plt.xlabel(loc=’right’) |
| loc=’top/bottom’ | y 축 레이블 제목을 위 혹은 아래에 표기한다. | plt.ylabel(loc=’top’) |
plt.legend() 범례 지정 메서드
| 메서드/파라미터 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| plt.plot(label=’str’) | 범례에 표현할 label을 지정하는 메서드 | plt.plot(label=’라벨1’) |
| plt.legend() | 범례가 그래프에 표기되게끔 한다. 위치는 자동 설정됨 | |
| loc=(float, float) | 범례의 여백(혹은 위치) 지정 | plt.legend(loc=(1.0, 1.0) |
| loc=’위치’ | 범례의 여백(혹은 위치) 지정. [lower, center, upper], [left, right] 가능 | plt.legend(loc=’higher left’) |
| ncol=int | 범례의 열 수 지정. 몇 개의 열로 표기할 것인지 | plt.legend(ncol=2) 두 개의 열로 범례 표현 |
| fontsize=int | 범례 폰트사이즈 지정. 단위는 pt | plt.legend(fontsize=15) |
축의 범위를 지정 혹은 반환
| 메서드/파라미터 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| plt.xlim([xmin, xmax]) | x축에 표현되는 범위를 지정, 혹은 반환한다. | |
| plt.ylim([ymin, ymax]) | y축에 표현되는 범위를 지정, 혹은 반환한다. | |
| plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) | x, y축에 표현되는 범위를 지정, 혹은 반환한다. | |
| [xmin, xmax, ymin, ymax] | x축의 시작과 끝, y축의 시작과 끝 수 | [0, 10, 0, 15] |
| 범위 반환 | 변수 = plt.xlim(), 변수 = plt.axis()로 범위를 반환받을 수 있다. | |
| 지정하지 않으면, 표현되는 값에 맞춰 자동으로 조정된다. |
범위 채우기
| 메서드/파라미터 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| plt.fill_between(x[범위], y[범위],, 색상..) | 그래프와 x축 사이의 부분의 범위를 채워 표시한다. | 이하 참고 |
| plt.fill_betweenx(x[범위], y[범위], 색상..) | 그래프와 y축 사이의 부분의 범위를 채워 표시한다. | 이하 참고 |
| plt.fill(x[범위], y1[범위], y2[범위]], 색상..) | 특정 영역 범위를 채워 표시한다. | 이하 참고 |
| 범위 x[], y[] | 채울 범위의 x축, y축 리스트의 index를 입력한다. 리스트 형태로 입력. | plt.fill_between(x[1:10], y[2:6]) |
| 범위 x[], y1[], y2[] | 채울 범위의 x축, y축 리스트의 index를 입력한다. 리스트 형태로 입력. | plt.fill(x[1:10], y1[2:6], y2[4:8]) |
| color=’str’ | 범위를 채우는 색상을 입력한다. ‘b’, ‘r’ 등의 색상 이용 가능 | plt.fill_between(x[1:10], y[2:6], color=’b’) |
| alpha=float | 범위를 채우는 색상의 투명도를 설정한다. | plt.fill_between(x[1:10], y[2:6], color=’b’, alpha=0.5) |
눈금 지정 xticks, yticks
| 메서드/파라미터 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| plt.xticks([]) | x축의 눈금을 설정한다. 리스트 안에 표시할 눈금을 입력하며, int 또는 str을 입력할 수 있다. 리스트가 비어있으면 표시하지 않는다. | 이하 참고 |
| plt.yticks([]) | y축의 눈금을 입력하며, int 또는 str을 입력할 수 있다. 리스트가 비어있으면 표시하지 않는다. | 이하 참고 |
여러 개 그래프 한 번에 그리기
subplot 메서드를 이용한다.
(1) matplotlib.pyplot.subplot(a, b, c) 메서드 실행 : “이하는 이 서브플롯의 그래프다”라는 걸 미리 선언하는 느낌
a = 행 갯수 / b = 열 갯수 / c = 몇 번째에 그래프를 그릴 것인지
(2) matplotlib.pyplot.plot(그래프 내용) : (서브플롯에) 그릴 그래프의 내용은 이러한 것이다~ 정의
(3) matplotlib.pyplot.subplot() 메서드 실행 : “이하는 두 번째 서브플롯의 그래프다” 선언
(4) 두 번째 plot 정의 …
이 루프를 반복하면 된다.
예시) 2행 1열 subplots
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# 변수 정의부 (pyplot에 넣을 데이터)
X_analog = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000)
y_analog = np.sin(X_analog)
X_digital = np.linspace(0, 2*np.pi, 20)
y_digital = np.sin(X_digital)
X_digital2 = np.linspace(0, 2*np.pi, 3)
y_digital2 = np.sin(X_digital2)
# pyplot
plt.subplot(2, 1, 1) ## 세로로 2개인 subplot들 중 첫 번째 그래프
plt.plot(X_analog, y_analog)
plt.plot(X_digital, y_digital, "o")
plt.subplot(2, 1, 2) ## 세로로 2개인 subplot들 중 두 번째 그래프
plt.plot(X_analog, y_analog)
plt.plot(X_digital2, y_digital2, "o")
plt.show()
결과물
