Figure, Axes

👨🏻‍💻Figure, Axes 두 가지 요소는 맷플롯립의 가장 기본적이면서 가장 중요하다.

 

📃Figure는 그림을 그리기 위한 캔버스의 역할을 한다고 생각하면 된다.

캔버스의 크기를 조절, 색상 등의 설정값을 지정할 수 있다.

 

✏️Axes는 실제 그림을 그리는 메소드를 가진다.

그래서 대부분의 시각화를 수행하는 메소드는 Axes에서 호출된다.

X, Y축, 타이틀, 범례 등의 속성을 설정하는데도 이용된다.

 

📈plt.show() 함수는 작성한 코드를 차트로 출력 해주는 함수이다.

해당 함수를 필수적으로 기입해주어야 한다.

 

👉plt.figure( )

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()

plt.show()

# 출력값
# <Figure size 432x288 with 0 Axes>

plt.figure( )함수만 기입하고 출력하였을 경우, 

plt.axes( ) 함수에 의해 x, y축이 설정되지 않았기 때문에 아무런 차트도 출력되지 않는다.

 

👉plt.figure( ) & plt.axes( )

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure( )
plt.axes()

plt.show()

아직 아무런 값을 설정하지 않아서 빈 캔버스에 x, y축만 출력된다.

 

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(x, y), facecolor='컬러명', )

plt.plot(x, y)

plt.title('차트 타이틀')

plt.show()

matplotlib 모듈을 import하여 불러온다.

 

plt.figure( ) 함수는 위에서 설명한 것과 같이 캔버스를 호출한다고 생각하면 된다.

plt.figure( ) 안에 파라미터를 설명하자면,

figsize(x, y)는 캔버스의 크기를 설정한다. x축과 y축에 기입한 값으로 설정된다.

facecolor='컬러명'은 캔버스의 색상을 설정한다.

 

plt.plot( )는 선 그래프를 그리는 함수이다.

plot(x, y) 파라미터로 x축과 y축의 값을 입력하면 그래프로 출력된다.

 

plt.title('차트 타이틀')은 차트의 타이틀이 추가된다.

 

plt.show()는 위에 작성한 코드를 차트로 볼 수 있게 구현해주는 함수이며 필수 기입하여야 한다.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 5), facecolor='green', )

plt.plot([1, 10, 100], [5, 50, 500])

plt.title('test')

plt.show()

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plt.figure( )와 plt.axes( ) 함수를 한 번에 호출할 수 있는 함수가 있다.

plt.subplot( )함수이다.

 

👉plt.subplot( )

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplot()

plt.show()

 

plt.subplot( )함수에 s를 추가하여 plt.subplots( )를 이용하여 하나의 캔버스 안에 여러개의 차트를 삽입할 수 있다.

 

👉plt.subplots(nrows='행 갯수', ncolms='열 갯수')

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

plt.show()

각 차트에 데이터를 추가하는 방법은 간단하다.

Pandas(판다스)에서 사용했던 Indexing(인덱싱) 방법과 동일하게 ax[행][열].차트함수(x, y) 값을 입력해주면 된다.

 

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

ax[0][0].plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])  # 0행 0열의 차트에 선 그래프 추가 x=1, 2, 3, y=1, 2, 3
ax[0][1].plot([1, 2, 3], [3, 2, 1])
ax[1][0].plot([1, 2, 3], [3, 2, 1])
ax[1][1].plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
plt.show()