이 랩에서는 Matplotlib 에서 범례를 생성하고 사용자 정의하는 방법을 살펴봅니다. 범례는 선, 막대 및 마커를 포함하여 차트의 요소 의미를 설명하는 데 사용됩니다. 특정 선, 복잡한 레이블 및 더 복잡한 플롯에 대한 범례를 만드는 방법을 시연합니다. 마지막으로, 범례 스타일을 지정하기 위해 사용자 정의 클래스를 작성하는 방법을 보여줍니다.
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이 단계에서는 특정 선에 대한 범례를 생성합니다.
## Import necessary libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
## Define data for the chart
t1 = np.arange(0.0, 2.0, 0.1)
t2 = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
## Create a plot with multiple lines
fig, ax = plt.subplots()
l1, = ax.plot(t2, np.exp(-t2))
l2, l3 = ax.plot(t2, np.sin(2 * np.pi * t2), '--o', t1, np.log(1 + t1), '.')
l4, = ax.plot(t2, np.exp(-t2) * np.sin(2 * np.pi * t2), 's-.')
## Create a legend for two of the lines
ax.legend((l2, l4), ('oscillatory', 'damped'), loc='upper right', shadow=True)
## Add labels and title to the chart
ax.set_xlabel('time')
ax.set_ylabel('volts')
ax.set_title('Damped oscillation')
## Display the chart
plt.show()이 단계에서는 더 복잡한 레이블을 플롯합니다.
## Define data for the chart
x = np.linspace(0, 1)
## Create a chart with multiple lines
fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(2, 1)
for n in range(1, 5):
ax0.plot(x, x**n, label=f"{n=}")
## Create a legend with multiple columns and a title
leg = ax0.legend(loc="upper left", bbox_to_anchor=[0, 1],
ncols=2, shadow=True, title="Legend", fancybox=True)
leg.get_title().set_color("red")
## Create a chart with multiple lines and markers
ax1.plot(x, x**2, label="multi\nline")
half_pi = np.linspace(0, np.pi / 2)
ax1.plot(np.sin(half_pi), np.cos(half_pi), label=r"$\frac{1}{2}\pi$")
ax1.plot(x, 2**(x**2), label="$2^{x^2}$")
## Create a legend with a shadow
ax1.legend(shadow=True, fancybox=True)
## Display the chart
plt.show()이 단계에서는 더 복잡한 플롯에 범례를 연결합니다.
## Define data for the chart
fig, axs = plt.subplots(3, 1, layout="constrained")
top_ax, middle_ax, bottom_ax = axs
## Create a bar chart with multiple bars
top_ax.bar([0, 1, 2], [0.2, 0.3, 0.1], width=0.4, label="Bar 1",
align="center")
top_ax.bar([0.5, 1.5, 2.5], [0.3, 0.2, 0.2], color="red", width=0.4,
label="Bar 2", align="center")
top_ax.legend()
## Create an error bar chart with multiple errors
middle_ax.errorbar([0, 1, 2], [2, 3, 1], xerr=0.4, fmt="s", label="test 1")
middle_ax.errorbar([0, 1, 2], [3, 2, 4], yerr=0.3, fmt="o", label="test 2")
middle_ax.errorbar([0, 1, 2], [1, 1, 3], xerr=0.4, yerr=0.3, fmt="^",
label="test 3")
middle_ax.legend()
## Create a stem chart with a legend
bottom_ax.stem([0.3, 1.5, 2.7], [1, 3.6, 2.7], label="stem test")
bottom_ax.legend()
## Display the chart
plt.show()이 단계에서는 여러 개의 범례 키를 가진 범례 항목을 생성합니다.
## Define data for the chart
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, layout='constrained')
p1 = ax1.scatter([1], [5], c='r', marker='s', s=100)
p2 = ax1.scatter([3], [2], c='b', marker='o', s=100)
p3, = ax1.plot([1, 5], [4, 4], 'm-d')
## Create a legend with two keys for one entry
l = ax1.legend([(p1, p3), p2], ['two keys', 'one key'], scatterpoints=1,
numpoints=1, handler_map={tuple: HandlerTuple(ndivide=None)})
## Create two bar charts on top of each other and change the padding between the legend keys
x_left = [1, 2, 3]
y_pos = [1, 3, 2]
y_neg = [2, 1, 4]
rneg = ax2.bar(x_left, y_neg, width=0.5, color='w', hatch='///', label='-1')
rpos = ax2.bar(x_left, y_pos, width=0.5, color='k', label='+1')
## Treat each legend entry differently by using specific `HandlerTuple`s
l = ax2.legend([(rpos, rneg), (rneg, rpos)], ['pad!=0', 'pad=0'],
handler_map={(rpos, rneg): HandlerTuple(ndivide=None),
(rneg, rpos): HandlerTuple(ndivide=None, pad=0.)})
## Display the chart
plt.show()이 단계에서는 범례 스타일 지정을 위한 사용자 정의 클래스를 작성합니다.
## Define data for the chart
class HandlerDashedLines(HandlerLineCollection):
"""
Custom Handler for LineCollection instances.
"""
def create_artists(self, legend, orig_handle,
xdescent, ydescent, width, height, fontsize, trans):
## figure out how many lines there are
numlines = len(orig_handle.get_segments())
xdata, xdata_marker = self.get_xdata(legend, xdescent, ydescent,
width, height, fontsize)
leglines = []
## divide the vertical space where the lines will go
## into equal parts based on the number of lines
ydata = np.full_like(xdata, height / (numlines + 1))
## for each line, create the line at the proper location
## and set the dash pattern
for i in range(numlines):
legline = Line2D(xdata, ydata * (numlines - i) - ydescent)
self.update_prop(legline, orig_handle, legend)
## set color, dash pattern, and linewidth to that
## of the lines in linecollection
try:
color = orig_handle.get_colors()[i]
except IndexError:
color = orig_handle.get_colors()[0]
try:
dashes = orig_handle.get_dashes()[i]
except IndexError:
dashes = orig_handle.get_dashes()[0]
try:
lw = orig_handle.get_linewidths()[i]
except IndexError:
lw = orig_handle.get_linewidths()[0]
if dashes[1] is not None:
legline.set_dashes(dashes[1])
legline.set_color(color)
legline.set_transform(trans)
legline.set_linewidth(lw)
leglines.append(legline)
return leglines
## Create a chart with multiple lines
x = np.linspace(0, 5, 100)
fig, ax = plt.subplots()
colors = plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color'][:5]
styles = ['solid', 'dashed', 'dashed', 'dashed', 'solid']
for i, color, style in zip(range(5), colors, styles):
ax.plot(x, np.sin(x) - .1 * i, c=color, ls=style)
## Create proxy artists and a legend
line = [[(0, 0)]]
lc = mcol.LineCollection(5 * line, linestyles=styles, colors=colors)
ax.legend([lc], ['multi-line'], handler_map={type(lc): HandlerDashedLines()},
handlelength=2.5, handleheight=3)
## Display the chart
plt.show()이 랩에서는 Matplotlib 에서 범례를 생성하고 사용자 정의하는 방법을 배웠습니다. 특정 선, 복잡한 레이블 및 더 복잡한 플롯에 대한 범례를 만드는 방법을 시연했습니다. 또한 범례 스타일 지정을 위한 사용자 정의 클래스를 작성하는 방법도 보여주었습니다. 범례는 모든 차트의 중요한 부분이며, 효과적인 시각화를 만들기 위해서는 범례를 생성하고 사용자 정의하는 방법을 이해하는 것이 필수적입니다.