이 랩에서는 Matplotlib 에서 중첩된 .GridSpec을 사용하여 크기가 다양한 서브플롯 (subplot) 그리드를 만드는 방법을 배우게 됩니다. 이는 복잡한 플롯 레이아웃을 생성하고 각 플롯의 크기와 간격을 제어하려는 경우에 유용합니다.
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먼저, 필요한 라이브러리를 임포트해야 합니다. 플롯을 생성하기 위해 matplotlib.pyplot을 사용하고, 플롯할 데이터를 생성하기 위해 numpy를 사용합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np이 단계에서는 플롯할 데이터를 생성합니다. squiggle_xy 함수를 사용하여 서로 다른 주파수를 가진 사인파와 코사인파를 생성합니다.
def squiggle_xy(a, b, c, d):
i = np.arange(0.0, 2*np.pi, 0.05)
return np.sin(i*a)*np.cos(i*b), np.sin(i*c)*np.cos(i*d)다음으로, add_gridspec 함수를 사용하여 figure 와 외부 그리드를 생성합니다. 서브플롯 간 간격 없이 4x4 그리드를 생성합니다.
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
outer_grid = fig.add_gridspec(4, 4, wspace=0, hspace=0)이 단계에서는 중첩된 .GridSpec을 사용하여 내부 그리드와 서브플롯을 생성합니다. 외부 그리드의 각 셀을 반복하고 각 셀에 대해 3x3 그리드를 생성합니다.
for a in range(4):
for b in range(4):
## gridspec inside gridspec
inner_grid = outer_grid[a, b].subgridspec(3, 3, wspace=0, hspace=0)
axs = inner_grid.subplots() ## Create all subplots for the inner grid.
for (c, d), ax in np.ndenumerate(axs):
ax.plot(*squiggle_xy(a + 1, b + 1, c + 1, d + 1))
ax.set(xticks=[], yticks=[])이 단계에서는 내부 서브플롯의 스파인을 제거하고 외부 스파인만 표시합니다. 이렇게 하면 플롯이 더 깔끔하게 보입니다.
for ax in fig.get_axes():
ss = ax.get_subplotspec()
ax.spines.top.set_visible(ss.is_first_row())
ax.spines.bottom.set_visible(ss.is_last_row())
ax.spines.left.set_visible(ss.is_first_col())
ax.spines.right.set_visible(ss.is_last_col())마지막으로, show() 함수를 사용하여 플롯을 표시합니다.
plt.show()이 랩에서는 Matplotlib 에서 중첩된 .GridSpec을 사용하여 다양한 크기의 서브플롯 그리드를 만드는 방법을 배웠습니다. 또한 numpy를 사용하여 데이터를 생성하고 서브플롯의 스파인을 사용자 정의하는 방법도 배웠습니다. 이 지식을 통해 크기와 간격을 정밀하게 제어하여 복잡한 플롯 레이아웃을 만들 수 있습니다.