소개
이 랩에서는 Matplotlib Axes Divider 를 사용하여 그림 내의 서브플롯에 대한 사용자 정의 레이아웃을 만드는 방법을 배웁니다.
VM 팁
VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단을 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 접속하십시오.
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 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
필요한 라이브러리 임포트
이 랩에 필요한 라이브러리인 matplotlib.pyplot 과 mpl_toolkits.axes_grid1 을 먼저 임포트하겠습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import Divider
import mpl_toolkits.axes_grid1.axes_size as Size
그림 및 축 설정
fig.add_axes 메서드를 사용하여 그림 객체를 생성하고 네 개의 축 객체를 설정합니다.
fig = plt.figure(figsize=(5.5, 4))
rect = (0.1, 0.1, 0.8, 0.8)
ax = [fig.add_axes(rect, label="%d" % i) for i in range(4)]
축 분할기 설정
Divider 클래스와 mpl_toolkits.axes_grid1.axes_size 모듈의 AxesX 및 AxesY 클래스를 사용하여 축 분할기를 설정합니다. 그런 다음 new_locator 메서드를 사용하여 각 축의 위치를 설정합니다.
horiz = [Size.AxesX(ax[0]), Size.Fixed(.5), Size.AxesX(ax[1])]
vert = [Size.AxesY(ax[0]), Size.Fixed(.5), Size.AxesY(ax[2])]
divider = Divider(fig, rect, horiz, vert, aspect=False)
ax[0].set_axes_locator(divider.new_locator(nx=0, ny=0))
ax[1].set_axes_locator(divider.new_locator(nx=2, ny=0))
ax[2].set_axes_locator(divider.new_locator(nx=0, ny=2))
ax[3].set_axes_locator(divider.new_locator(nx=2, ny=2))
축 제한 및 모양 사용자 정의
set_xlim, set_ylim, 및 tick_params 메서드를 사용하여 각 축의 제한 및 모양을 사용자 정의합니다.
ax[0].set_xlim(0, 2)
ax[1].set_xlim(0, 1)
ax[0].set_ylim(0, 1)
ax[2].set_ylim(0, 2)
for ax1 in ax:
ax1.tick_params(labelbottom=False, labelleft=False)
플롯 표시
마지막으로, show 메서드를 사용하여 플롯을 표시합니다.
plt.show()
요약
이 랩에서는 Matplotlib Axes Divider 를 사용하여 figure 내의 서브플롯에 대한 사용자 정의 레이아웃을 만드는 방법을 배웠습니다. figure 객체를 생성하고 네 개의 axes 객체를 설정한 다음, axes divider 를 사용하여 axes 를 그리드에 배치했습니다. 각 축의 제한 및 모양을 사용자 정의하고 show 메서드를 사용하여 플롯을 표시했습니다.