Matplotlib 서브피겨 생성

소개

Matplotlib 는 그래프, 차트, 그림과 같은 시각화를 생성하는 데 사용되는 Python 라이브러리입니다. 이 랩에서는 Matplotlib 에서 서브피겨 (subfigure) 를 만드는 방법을 배우게 됩니다. 서브피겨는 동일한 그림 내에 두 개 이상의 플롯을 포함하는 그림입니다. 서브피겨는 서로 다른 데이터 세트를 비교하거나 동일한 데이터의 다른 보기를 표시하는 데 도움이 될 수 있습니다. 여러 플롯을 함께 표시하려는 경우 유용합니다.

VM 팁

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

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 제공하면 문제를 즉시 해결해 드리겠습니다.

라이브러리 가져오기

Matplotlib 를 사용하려면 이를 가져와야 합니다. 플롯을 위한 배열을 생성하기 위해 NumPy 도 가져와야 합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

서브피겨가 있는 그림 만들기

서브피겨가 있는 그림을 만들려면 먼저 plt.figure()를 사용하여 그림 객체를 생성해야 합니다. 그런 다음 fig.subfigures()를 사용하여 서브피겨를 만들 수 있습니다.

fig = plt.figure()
subfigs = fig.subfigures(2, 1)

이렇게 하면 두 개의 서브피겨가 있는 그림이 생성되며, 하나는 다른 하나 위에 위치합니다.

서브피겨에 데이터 플롯하기

서브피겨에 데이터를 플롯하려면 subfig.subplots()를 사용하여 각 서브피겨에 대한 서브플롯을 생성해야 합니다. 그런 다음 Matplotlib 의 모든 플롯 함수를 사용하여 플롯을 만들 수 있습니다.

ax1 = subfigs[0].subplots()
ax1.plot(np.arange(10), np.random.randn(10))

ax2 = subfigs[1].subplots()
ax2.plot(np.arange(10), np.random.randn(10))

이렇게 하면 각 서브피겨에 임의 데이터의 플롯이 있는 두 개의 서브피겨가 생성됩니다.

서브피겨 사용자 정의

Matplotlib 에서 제공하는 다양한 함수를 사용하여 서브피겨를 사용자 정의할 수 있습니다. 예를 들어, set_title() 및 set_xlabel()/set_ylabel()을 사용하여 제목과 축 레이블을 설정할 수 있습니다.

ax1.set_title('Subfigure 1')
ax1.set_xlabel('X Label')
ax1.set_ylabel('Y Label')

ax2.set_title('Subfigure 2')
ax2.set_xlabel('X Label')
ax2.set_ylabel('Y Label')

이렇게 하면 각 서브피겨에 대한 제목과 축 레이블이 설정됩니다.

그림 표시

그림을 표시하려면 plt.show()를 사용해야 합니다.

plt.show()

이렇게 하면 두 개의 서브피겨가 있는 그림이 표시됩니다.

요약

이 랩에서는 Matplotlib 에서 서브피겨를 만드는 방법을 배웠습니다. 서브피겨가 있는 그림을 만들고, 서브피겨에 데이터를 플롯하고, 서브피겨를 사용자 정의하고, 그림을 표시하는 방법을 배웠습니다. 서브피겨는 서로 다른 데이터 세트를 비교하거나 동일한 데이터의 다른 보기를 표시하려는 경우 유용할 수 있습니다.