Multi-plot 그리기
Contents
5.4. Multi-plot 그리기¶
Matplotlib은 하나의 Figure에 여러 개의 플롯을 배치할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 멀티 플롯을 잘 활용할 수 있다면 여러분이 갖고 있는 데이터를 한 눈에 비교하고 분석할 수 있으며, 개발자 동료나 다른 분야의 관련자들에게 설명하기도 편리합니다. 누구도 가르쳐주지 않지만, 개발자라면 꼭 알아야 하는 기술 중 하나입니다.
5.4.1. Matplotlib 구성 이해하기¶
주요 객체 이해하기
Fig. 5.13 Figure, Axes, Axis 관계¶
Figure 객체
전체 플롯을 그리는 도화지(또는 액자)를 표현하는 객체입니다.
도화지 1장에 하나의 그림을 그릴 수도 있고, 도화지를 가로/세로로 분할해서 여러 그림을 그릴수도 있습니다.
Figure 객체에 대한 자세한 설명은 여기를 참고하세요.
서브 플롯(Axes)이 있을 경우 모든 서브 플롯을 추적(tracking)하고, 그림 상에 나타나는 정보(Artist 가 생성한 정보)를 관리합니다.
일반적으로 Figure는 다음과 같이 생성합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure() # 자식 플롯이 없는 빈 도화지 생성
fig, ax = plt.subplots() # 도화지에 1개의 서브 플롯 생성
fig, axs = plt.subplots(2, 2) # 도화지에 2행, 2열로 구성된 서브 플롯 생성
# 좌측 상단+하단 영역을 모자이크처럼 합치기 -> 3개 서브 플롯으로 구성
fig, axs = plt.subplot_mosaic([['left', 'right_top'],
['left', 'right_bottom']])
실행 결과
Fig. 5.14 4개 fig를 순서대로 생성한 이미지¶
Axes 객체
도화지 안에 들어갈 하부(자식 플롯) 그림들을 표현하는 객체입니다. Fig. 5.13은 도화지를 반으로 접어서 1행 2열로 2개 영역을 만드는 예제입니다. 이 때 matplotlib는 2개의 Axes 객체가 생성됩니다. Axes에 대한 자세한 설명은 여기를 참고하세요.
Axis 객체
각각의 하부 그림 Axes에 속하는 객체입니다.
Axes와 이름이 비슷하여 많은 학생들이 헷갈려 하는 개념입니다.
Axis는 축(axis)을 표현하며 2차원 플롯에서는 가로(x)축과 세로(y)축을 표현합니다. 3차원 플롯일 경우 당연히 x, y, z 축을 표현하게 됩니다. 축의 ticks(눈금)을 설정하거나 ticklabels(눈금 설명) 등을 수행할 때 사용하는 개념입니다.
Artist 객체
그림(Figure)에서 사람의 눈에 보이는 정보를 표현하는 객체입니다. 플롯에서 눈에 보이는 모든 것을 의미합니다.
Figure, Axes, Axis도 Artist입니다.
Fig. 5.15 Figure 객체의 주요 구성품¶
여기서 잠깐! 레이아웃(layout)이란?
레이아웃(layout)이란 Figure에 있는 Axes의 배치를 의미합니다.
서브 플롯을 여러 개 생성하면 이미지 배치가 깨지는 경우가 생깁니다.
여백이 깨진 경우에는 프로그래머가 일일히 수작업으로 서브 플롯의 여백을 재조정 하는 작업은 매우 번거롭습니다.
Matplotlib에서는 자동으로 여백을 재조정해주는 메서드 tight_layout() 메서드를 제공합니다. 자세한 내용은 공식 문서를 참고하기 바랍니다.
아래 그림은 tight_layout() 적용하지 않아 여백이 깨진 서브 플롯입니다.
Fig. 5.16 여백이 깨진 서브 플롯¶
다음 그림은 tight_layout() 적용한 결과입니다.
Fig. 5.17 여백이 자동 조정된 서브 플롯¶
5.4.2. 기본 Subplots¶
가장 기본적인 subplots 메서드를 이용해 생성하는 방법입니다.
pyplot.subplots() 메서드는 주로 2개의 파라미터를 사용합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
# nrows: 멀티 플롯에서 행의 개수, 기본값 1
# ncols: 멀티 플롯에서 열의 개수, 기본값 1
plt.subplots(nrows: int = 1, ncols: int = 1)
pyplot.subplots() 메서드는 Figure 객체와 서브 플롯의 정보를 튜플로 리턴합니다. subplots()에 대한 자세한 정보는 matplotlib 공식 문서를 참조하기 바랍니다.
만약 서브 플롯의 형태가 1행 1열 이라면 하나의 Axes 객체를 리턴합니다.
만약 2개 이상의 서브 플롯을 요청하였다면 Axes 객체 참조 정보를 리스트로 리턴합니다.
만약 하나의 Figure 안에 2행, 1열의 플롯을 생성하고자 한다면 다음과 같이 코딩하면 됩니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 데이터 생성
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
# Figure와 Subplot 생성
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1)
# 첫 번째 Subplot
ax1.plot(x, y1)
ax1.set_title('Sine Wave')
# 두 번째 Subplot
ax2.plot(x, y2)
ax2.set_title('Cosine Wave')
# 레이아웃 조정
plt.tight_layout()
# 그래프 표시
plt.show()
실행 결과
Fig. 5.18 subplot을 이용한 multi-plot 생성 결과¶
5.4.3. 여러 열과 행의 Subplot¶
여러 행과 열로 구성된 subplot을 생성하는 방법을 설명합니다.
실습 예제로 2행 3열의 서브 플롯을 생성하는 코드를 작성해 봅니다.
처음에는 내용이 없이 비어 있는 서브 플롯 6개가 생성됩니다.
import matplotlib.pyplot as plt
# nrows: 멀티 플롯에서 2개의 행
# ncols: 멀티 플롯에서 3개의 행
fig, ax = plt.subplots(2, 3)
# 레이아웃 조정
plt.tight_layout()
# 그래프 표시
plt.show()
실행 결과
Fig. 5.19 subplots()을 이용한 2행 3열 플롯 생성¶
다음 코드는 2행, 2열의 서브 플롯에 서로 다른 데이터를 시각화하는 코드입니다.
각각의 서브 플롯에 sine(사인) 함수, cosine(코사인) 함수, tangent(탄젠트) 함수, exponential(지수) 함수 데이터를 표현하게 됩니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 데이터 생성
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)
y4 = np.exp(-x)
# Figure와 Subplot 생성
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))
# 첫 번째 Subplot: 0번째 행, 0번째 열
axs[0, 0].plot(x, y1)
axs[0, 0].set_title('Sine Wave')
# 두 번째 Subplot: 0번째 행, 1번째 열
axs[0, 1].plot(x, y2)
axs[0, 1].set_title('Cosine Wave')
# 세 번째 Subplot: 1번째 행, 0번째 열
axs[1, 0].plot(x, y3)
axs[1, 0].set_title('Tangent Wave')
# 네 번째 Subplot: 1번째 행, 1번째 열
axs[1, 1].plot(x, y4)
axs[1, 1].set_title('Exponential Decay')
# 레이아웃 조정
plt.tight_layout()
# 그래프 표시
plt.show()
실행 결과
Fig. 5.20 행과 열을 이용한 multi-plot 생성 결과¶