Matplotlib 시각화 사용자 정의

소개

이 랩에서는 스타일 시트와 rcParams를 사용하여 Matplotlib 을 사용자 정의하는 과정을 안내합니다. Matplotlib 은 Python 에서 시각화를 생성하기 위한 강력한 라이브러리입니다. Matplotlib 의 속성과 기본 스타일을 사용자 정의함으로써 독특하고 시각적으로 매력적인 플롯을 만들 수 있습니다.

VM 팁

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

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

런타임에 rcParams 설정하기

Python 스크립트 내에서 또는 Python 셸에서 대화식으로 기본 런타임 구성 설정을 동적으로 변경할 수 있습니다. matplotlib.rcParams 변수는 Matplotlib 패키지에 전역적이며 모든 rc 설정을 저장합니다. 런타임에 rcParams 를 사용자 정의하려면 mpl.rcParams 딕셔너리를 사용하여 직접 수정할 수 있습니다. 다음은 예시입니다.

import matplotlib as mpl

mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 2
mpl.rcParams['lines.linestyle'] = '--'

이 코드는 Matplotlib 으로 생성된 모든 플롯에 대한 기본 선 너비와 선 스타일을 변경합니다.

새로운 기본 설정으로 플롯된 임의의 데이터를 살펴보겠습니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from cycler import cycler
mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 2
mpl.rcParams['lines.linestyle'] = '--'
data = np.random.randn(50)
plt.plot(data)
plt.show()

스타일 시트 사용하기

플롯의 시각적 모양을 변경하는 또 다른 방법은 스타일 시트에서 rcParams 를 설정하고 matplotlib.style.use를 사용하여 해당 스타일 시트를 가져오는 것입니다. 스타일 시트는 플롯의 스타일에 관련된 rcParams 집합을 포함하는 파일입니다. Matplotlib 은 사용할 수 있는 여러 사전 정의된 스타일을 제공합니다. 예를 들어, "ggplot" 스타일은 R 의 ggplot 라이브러리의 미학을 에뮬레이션합니다. 다음과 같이 스타일 시트를 적용할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

print(plt.style.available)
plt.style.use('Solarize_Light2')

또한 사용자 정의 스타일을 정의하고 스타일 시트의 경로 또는 URL 로 .style.use를 호출하여 사용할 수도 있습니다.

matplotlibrc 파일 변경하기

matplotlibrc 파일은 Matplotlib 에서 모든 종류의 속성을 사용자 정의할 수 있도록 해주는 구성 파일입니다. 그림 크기, 선 너비, 색상, 글꼴 등과 같은 속성의 기본값을 제어합니다. matplotlibrc 파일을 수정하여 Matplotlib 을 선호도에 따라 사용자 정의할 수 있습니다. 이 파일은 시스템의 여러 위치에 있을 수 있으며, Matplotlib 은 특정 순서로 파일을 찾습니다. matplotlibrc 파일이 발견되면 다른 설정보다 우선합니다. 현재 활성 matplotlibrc 파일의 경로를 표시하려면 matplotlib.matplotlib_fname() 함수를 사용할 수 있습니다.

요약

Matplotlib 은 플롯의 속성 및 기본 스타일을 사용자 정의하는 여러 가지 방법을 제공합니다. 런타임에 rcParams 를 설정하고, 스타일 시트를 사용하여 플롯의 시각적 모양을 변경하며, matplotlibrc 파일을 수정하여 Matplotlib 을 전역적으로 사용자 정의할 수 있습니다. Matplotlib 으로 독특하고 시각적으로 매력적인 플롯을 만들기 위해 다양한 사용자 정의를 실험해 보세요.