Matplotlib 서브플롯 | Python 데이터 시각화 | 랩

소개

Matplotlib 는 데이터 시각화를 위해 사용되는 인기 있는 Python 라이브러리입니다. 이 랩에서는 Matplotlib 의 subplots와 GridSpec을 사용하여 두 개의 서브플롯을 결합하는 방법을 배웁니다.

VM 팁

VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단을 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 접근하십시오.

때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.

학습 중에 문제가 발생하면 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.

필요한 라이브러리 가져오기

이 랩에 필요한 라이브러리를 가져오는 것으로 시작합니다. 데이터 시각화를 위해 Matplotlib 를 사용할 것입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

서브플롯이 있는 Figure 생성

세 개의 열과 세 개의 행으로 구성된 서브플롯이 있는 figure 를 생성합니다.

fig, axs = plt.subplots(ncols=3, nrows=3)

Axes 에서 GridSpec 가져오기

서브플롯의 두 번째 행과 세 번째 열에서 GridSpec을 가져옵니다.

gs = axs[1, 2].get_gridspec()

기본 Axes 제거

다음 단계에서 생성할 더 큰 axes 에 의해 덮일 기본 axes 를 제거합니다.

for ax in axs[1:, -1]:
    ax.remove()

더 큰 Axes 추가

마지막 열의 두 번째 및 세 번째 행을 덮는 더 큰 axes 를 추가합니다.

axbig = fig.add_subplot(gs[1:, -1])

더 큰 Axes 에 주석 추가

더 큰 axes 에 텍스트로 주석을 추가합니다.

axbig.annotate('Big Axes \nGridSpec[1:, -1]', (0.1, 0.5),
               xycoords='axes fraction', va='center')

레이아웃 조정

서브플롯이 그림에 맞도록 레이아웃을 조정합니다.

fig.tight_layout()

플롯 표시

Matplotlib 를 사용하여 플롯을 표시합니다.

plt.show()

요약

이 랩에서는 Matplotlib 에서 subplots 와 GridSpec 을 사용하여 두 개의 서브플롯을 결합하는 방법을 배웠습니다. 서브플롯이 있는 그림을 만들고, 축에서 GridSpec을 가져오고, 기본 축을 제거하고, 더 큰 축을 추가하고, 더 큰 축에 주석을 추가하고, 서브플롯의 레이아웃을 조정했습니다. 마지막으로 Matplotlib 를 사용하여 플롯을 표시했습니다.

GridSpec 을 사용한 서브플롯 결합

소개