이미지 오버레이를 위한 재사용 가능한 함수 생성
코드를 더 재사용 가능하게 만들기 위해, 모든 Matplotlib figure 에 이미지 오버레이를 추가할 수 있는 함수를 만들어 보겠습니다. 이렇게 하면 동일한 효과를 다양한 플롯에 쉽게 적용할 수 있습니다.
- 노트북에 새 셀을 만들고 다음 코드를 입력합니다.
def add_image_overlay(fig, image_path, x_pos=25, y_pos=25, alpha=0.5, zorder=3):
"""
Add an image overlay to a matplotlib figure.
Parameters:
-----------
fig : matplotlib.figure.Figure
The figure to add the image to
image_path : str
Path to the image file
x_pos : int
X position in pixels from the bottom left
y_pos : int
Y position in pixels from the bottom left
alpha : float
Transparency level (0 to 1)
zorder : int
Drawing order (higher numbers are drawn on top)
Returns:
--------
fig : matplotlib.figure.Figure
The figure with the image overlay
"""
## Load the image
with cbook.get_sample_data(image_path) as file:
im = image.imread(file)
## Add the image to the figure
fig.figimage(im, x_pos, y_pos, zorder=zorder, alpha=alpha)
return fig
## Example usage: Create a scatter plot with an image overlay
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
## Set a random seed for reproducibility
np.random.seed(19680801)
## Generate random data for a scatter plot
x = np.random.rand(50) * 10
y = np.random.rand(50) * 10
## Create a scatter plot
ax.scatter(x, y, s=100, c=np.random.rand(50), cmap='viridis', alpha=0.7)
ax.grid(linestyle='--', alpha=0.7)
ax.set_xlabel('X-axis Label')
ax.set_ylabel('Y-axis Label')
ax.set_title('Scatter Plot with Image Overlay')
## Add the image overlay using our function
add_image_overlay(fig, 'logo2.png', x_pos=50, y_pos=50, alpha=0.4)
## Display the plot
plt.tight_layout()
plt.show()
이 코드는 add_image_overlay라는 함수를 정의합니다. 이 함수는 다음과 같은 기능을 수행합니다.
- figure, 이미지 경로, 위치, 투명도 및 z-order 에 대한 매개변수를 사용합니다.
- 지정된 이미지를 로드합니다.
figimage를 사용하여 이미지를 figure 에 추가합니다.- 수정된 figure 를 반환합니다.
함수를 정의한 후, 임의 데이터를 사용하여 산점도를 만들고 Matplotlib 로고를 오버레이로 추가하여 사용법을 시연합니다.
- Shift+Enter 를 눌러 셀을 실행합니다.
출력은 임의로 배치되고 색상이 지정된 점이 있는 산점도와 40% 불투명도로 위치 (50, 50) 에 오버레이된 Matplotlib 로고를 표시해야 합니다.
- 선 그래프로 예제를 하나 더 시도해 보겠습니다. 새 셀을 만들고 다음 코드를 입력합니다.
## Example usage: Create a line plot with an image overlay
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
## Generate data for a line plot
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
## Create a line plot
ax.plot(x, y, linewidth=2, color='#d62728')
ax.grid(linestyle='--', alpha=0.7)
ax.set_xlabel('X-axis Label')
ax.set_ylabel('Y-axis Label')
ax.set_title('Sine Wave with Image Overlay')
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)
## Add the image overlay using our function
## Place it in the bottom right corner
fig_width, fig_height = fig.get_size_inches() * fig.dpi
with cbook.get_sample_data('logo2.png') as file:
im = image.imread(file)
x_pos = fig_width - im.shape[1] - 50 ## 50 pixels from the right edge
add_image_overlay(fig, 'logo2.png', x_pos=x_pos, y_pos=50, alpha=0.6)
## Display the plot
plt.tight_layout()
plt.show()
이 코드는 사인파를 보여주는 선 그래프를 만들고, 플롯의 오른쪽 하단 모서리에 Matplotlib 로고를 추가합니다.
- Shift+Enter 를 눌러 셀을 실행합니다.
출력은 60% 불투명도로 오른쪽 하단 모서리에 Matplotlib 로고가 오버레이된 사인파의 선 그래프를 표시해야 합니다.
이러한 예제는 add_image_overlay 함수를 사용하여 다양한 유형의 플롯에 이미지 오버레이를 쉽게 추가하여 시각화를 사용자 정의하는 데 유용한 도구임을 보여줍니다.
