데이터 시각화에서 범례는 플롯의 시각적 요소를 해석하는 데 중요한 역할을 합니다. 이는 시청자가 데이터를 이해하고 시각적 표현의 의미를 파악하는 데 도움을 줍니다. Matplotlib 은 범례가 있는 플롯을 포함하여 데이터 시각화를 생성하는 데 널리 사용되는 Python 라이브러리입니다. 이 튜토리얼에서는 Matplotlib 에서 미리 정의된 레이블을 사용하여 범례를 만드는 방법을 배우겠습니다.
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Matplotlib 과 NumPy 를 포함한 필요한 라이브러리를 가져오는 것으로 시작합니다. 플롯에 대한 가짜 데이터를 생성하기 위해 NumPy 를 사용합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np다음으로, 플롯에 사용할 가짜 데이터를 생성합니다. NumPy 의 arange 함수를 사용하여 a와 b 두 개의 배열을 생성합니다. 그런 다음 exp 함수를 사용하여 a와 d의 지수 값을 계산하여 c와 d 두 개의 배열을 더 생성합니다. d는 c의 역순입니다.
## Make some fake data.
a = b = np.arange(0, 3, .02)
c = np.exp(a)
d = c[::-1]이제 플롯을 생성할 준비가 되었습니다. Matplotlib 의 plot 함수를 사용하여 동일한 그래프에 세 개의 선을 플롯하며, 각 선에는 미리 정의된 레이블이 있습니다. label 매개변수를 사용하여 각 선에 레이블을 할당합니다.
## Create plots with pre-defined labels.
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(a, c, 'k--', label='Model length')
ax.plot(a, d, 'k:', label='Data length')
ax.plot(a, c + d, 'k', label='Total message length')플롯에 범례를 추가하기 위해 Matplotlib 의 legend 함수를 사용합니다. loc 매개변수를 전달하여 범례의 위치를 지정하고, shadow 매개변수를 사용하여 범례에 그림자 효과를 추가합니다. 또한 fontsize 매개변수를 사용하여 범례의 글꼴 크기를 설정합니다.
legend = ax.legend(loc='upper center', shadow=True, fontsize='x-large')마지막으로, 범례의 시각적 매력을 높이기 위해 스타일을 지정할 수 있습니다. get_frame 함수를 사용하여 범례의 프레임을 가져온 다음, set_facecolor 함수를 사용하여 프레임의 배경색을 설정합니다.
## Put a nicer background color on the legend.
legend.get_frame().set_facecolor('C0')이제 Matplotlib 의 show 함수를 사용하여 플롯을 표시할 수 있습니다.
plt.show()이 튜토리얼에서는 Matplotlib 에서 미리 정의된 레이블을 사용하여 범례를 만드는 방법을 배웠습니다. plot 함수를 사용하여 동일한 그래프에 세 개의 선을 플롯하고, label 매개변수를 사용하여 각 선에 레이블을 할당했습니다. 그런 다음 legend 함수를 사용하여 플롯에 범례를 추가하고, 범례의 스타일을 지정하여 시각적으로 더 매력적으로 만들었습니다. 이러한 단계를 따르면 Matplotlib 에서 자신만의 플롯에 대한 범례를 만들 수 있습니다.