이 랩에서는 Matplotlib 에서 스파인 (spine) 을 사용자 정의하는 방법을 배우게 됩니다. 스파인은 축 눈금 표시를 연결하고 데이터 영역의 경계를 나타내는 선입니다. 기본적으로 Matplotlib 는 플롯의 네 면 모두에 스파인을 표시합니다. 그러나 데이터를 더 잘 강조하기 위해 이러한 스파인을 사용자 정의할 수 있습니다.
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먼저 플롯을 생성하기 위해 Matplotlib 및 NumPy 라이브러리를 가져와야 합니다. 플롯에 대한 샘플 데이터를 생성하기 위해 NumPy 를 사용합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np다음으로 NumPy 를 사용하여 플롯에 대한 샘플 데이터를 생성합니다. 0 과 2π 사이의 100 개의 데이터 포인트를 생성하고 해당 사인 값을 계산합니다.
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = 2 * np.sin(x)다양한 스파인 (spine) 사용자 정의를 시연하기 위해 세 개의 서브플롯을 생성합니다. 레이블이 축과 겹치지 않도록 제한된 레이아웃 (constrained layout) 을 사용합니다.
fig, (ax0, ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=3, layout='constrained')첫 번째 서브플롯에서는 플롯의 네 변 모두에 스파인을 표시합니다. ax.spines 컨테이너를 사용하여 각 서브플롯의 스파인에 접근할 수 있습니다. 그런 다음 다양한 메서드를 사용하여 스파인을 사용자 정의할 수 있습니다.
ax0.plot(x, y)
ax0.set_title('Normal Spines')두 번째 서브플롯에서는 플롯의 하단 및 왼쪽 측면에만 스파인을 표시합니다. set_visible 메서드를 사용하여 플롯의 오른쪽 및 상단 측면에 있는 스파인을 숨길 수 있습니다.
ax1.plot(x, y)
ax1.set_title('Bottom-Left Spines')
## Hide the right and top spines
ax1.spines.right.set_visible(False)
ax1.spines.top.set_visible(False)세 번째 서브플롯에서는 데이터 범위로 제한된 경계를 가진 스파인을 표시합니다. set_bounds 메서드를 사용하여 각 스파인의 범위를 데이터 범위로 제한할 수 있습니다.
ax2.plot(x, y)
ax2.set_title('Spines with Bounds Limited to Data Range')
## Only draw spines for the data range, not in the margins
ax2.spines.bottom.set_bounds(x.min(), x.max())
ax2.spines.left.set_bounds(y.min(), y.max())
## Hide the right and top spines
ax2.spines.right.set_visible(False)
ax2.spines.top.set_visible(False)마지막으로, show 메서드를 사용하여 플롯을 표시합니다.
plt.show()이 랩에서는 Matplotlib 에서 스파인을 사용자 정의하는 방법을 배웠습니다. 구체적으로, 플롯의 특정 측면에 스파인을 표시하고, 플롯의 특정 측면에 있는 스파인을 숨기고, 각 스파인의 범위를 데이터 범위로 제한하는 방법을 배웠습니다. 스파인을 사용자 정의함으로써 데이터를 더 잘 강조하고 전반적인 가독성을 향상시키는 플롯을 만들 수 있습니다.