[matplotlib] Object Oriented Style Tutorial

Matplotlib Object Oriented Style Tutorial

1. Introduction

Matplotlib은 Python의 2D plotting library로, 다양한 그래프와 플롯을 생성하는 데 사용됨.

2024.03.04 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] matplotlib란

[matplotlib] matplotlib란

 

Object Oriented Style은 Scripting Style에 비해 더 많은 유연성과 제어를 제공함.

2024.06.02 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] Scripting Layer vs. Artist Layer

[matplotlib] Scripting Layer vs. Artist Layer

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2. 기본적인 Figure와 Axes 생성

Object Oriented Style 에서 그래프를 그리기 위해 먼저 Figure 객체와 하나 이상의 Axes 객체를 생성해야 함.

• Figure는 전체 그래프의 컨테이너이고,
• Axes는 실제 데이터가 그려지는 영역임.

import matplotlib.pyplot as plt

# Figure 객체 생성
fig = plt.figure()  # 전체 그림을 위한 Figure 객체를 생성함

# Axes 객체 추가
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)  # 1행 1열의 그리드에 첫 번째 Axes를 추가함

2023.07.14 - [Python/matplotlib] - [Python] matplotlib 의 계층구조 및 Container : Figure, Axes, Axis

[Python] matplotlib 의 계층구조 및 Container : Figure, Axes, Axis

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3. Plotting 데이터

Axes 객체를 사용하여 데이터를 플롯할 수 있음.

 

plot() 메소드는 line graph 를 그리는 데 사용됨.

# 데이터 생성
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 40]

# 데이터를 플롯
ax.plot(x, y)  # Axes 객체의 plot() 메소드를 사용하여 데이터를 플롯함

# 그래프 표시
plt.show()  # 전체 Figure를 화면에 표시함

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5. Figure와 Axes의 생성 방법

Figure와 Axes를 한 번에 생성하는 간단한 방법도 있음.

plt.subplots() 함수는 Figure와 하나 이상의 Axes를 동시에 생성함.

fig, ax = plt.subplots()  # Figure와 Axes 객체를 동시에 생성함

# 데이터 생성
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 40]

# 데이터를 플롯
ax.plot(x, y)  # 데이터를 플롯

# 그래프 표시
plt.show()  # 전체 Figure를 화면에 표시함

2023.07.20 - [Python/matplotlib] - [Python] matplotlib: Figrure and Axes

[Python] matplotlib: Figrure and Axes

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5. 여러 개의 Axes 생성

하나의 Figure에 여러 개의 Axes를 생성하여 subplot을 만들 수 있음.

 

plt.subplots() 함수에 행과 열의 개수를 인자로 전달하여 여러 개의 Axes를 생성.

fig, axs = plt.subplots(2, 2)  # 2행 2열의 그리드에 4개의 Axes 객체를 생성함

# 데이터 생성
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 40]

# 각 Axes에 데이터를 플롯
for ax in axs.flat:
    ax.plot(x, y)  # 각 Axes 객체에 데이터를 플롯함

# 그래프 표시
plt.show()  # 전체 Figure를 화면에 표시함

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6. Axes 객체의 꾸미기

Axes 객체를 사용하여 그래프의 제목, 축 레이블 등을 설정할 수 있음.

• set_title(),
• set_xlabel(),
• set_ylabel()

메소드를 사용하여 제목과 축 레이블을 설정함.

또한, 축을 숨기거나 그리드를 추가할 수도 있음.

fig, ax = plt.subplots()  # Figure와 Axes 객체를 동시에 생성함

# 데이터 생성
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 40]

# 데이터를 플롯
ax.plot(x, y)  # 데이터를 플롯

# 제목과 축 레이블 설정
ax.set_title('Sample Plot')  # 그래프 제목 설정
ax.set_xlabel('X Axis')  # X축 레이블 설정
ax.set_ylabel('Y Axis')  # Y축 레이블 설정

# 그리드 추가
ax.grid(True)  # 그리드를 추가함

# 축 숨기기
ax.spines['top'].set_visible(False)  # 상단 축 숨기기
ax.spines['right'].set_visible(False)  # 우측 축 숨기기

# 그래프 표시
plt.show()  # 전체 Figure를 화면에 표시함

2023.07.14 - [Python/matplotlib] - [Python] matplotlib : Axis Scale and Ticks

[Python] matplotlib : Axis Scale and Ticks

2023.08.08 - [Python/matplotlib] - [Python] matplotlib : x축과 y축을 그리기.

[Python] matplotlib : x축과 y축을 그리기.

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7. Bar Chart 생성

Axes 객체를 사용하여 bar chart(막대 그래프)를 그릴 수 있음.

 

bar() 메소드는 bar chart를 생성하는 데 사용됨.

fig, ax = plt.subplots()  # Figure와 Axes 객체를 동시에 생성함

# 데이터 생성
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [10, 20, 15, 25]

# 막대 그래프 생성
ax.bar(categories, values)  # Axes 객체의 bar() 메소드를 사용하여 막대 그래프를 생성함

# 제목과 축 레이블 설정
ax.set_title('Bar Chart')  # 그래프 제목 설정
ax.set_xlabel('Categories')  # X축 레이블 설정
ax.set_ylabel('Values')  # Y축 레이블 설정

# 그리드 추가
ax.grid(True, axis='y')  # Y축에 그리드를 추가함

# 축 숨기기
ax.spines['top'].set_visible(False)  # 상단 축 숨기기
ax.spines['right'].set_visible(False)  # 우측 축 숨기기

# 그래프 표시
plt.show()  # 전체 Figure를 화면에 표시함

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8. Pie Chart 생성

Axes 객체를 사용하여 pie chart(원형 차트)를 그릴 수 있음.

pie() 메소드는 pie chart를 생성하는 데 사용됨.

fig, ax = plt.subplots()  # Figure와 Axes 객체를 동시에 생성함

# 데이터 생성
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [20, 30, 25, 25]

# 원형 차트 생성
ax.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')  # Axes 객체의 pie() 메소드를 사용하여 원형 차트를 생성함

# 제목 설정
ax.set_title('Pie Chart')  # 그래프 제목 설정

# 축 숨기기 (원형 차트는 축을 숨기는 것이 일반적임)
ax.axis('equal')  # 원형 차트가 원형으로 보이도록 함

# 그래프 표시
plt.show()  # 전체 Figure를 화면에 표시함

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9. Scatter Plot 생성

Axes 객체를 사용하여 scattergram를 그릴 수 있음.

scatter() 메소드는 scatter plot를 생성하는 데 사용됨.

fig, ax = plt.subplots()  # Figure와 Axes 객체를 동시에 생성함

# 데이터 생성
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 40]

# 산점도 생성
ax.scatter(x, y)  # Axes 객체의 scatter() 메소드를 사용하여 산점도를 생성함

# 제목과 축 레이블 설정
ax.set_title('Scatter Plot')  # 그래프 제목 설정
ax.set_xlabel('X Axis')  # X축 레이블 설정
ax.set_ylabel('Y Axis')  # Y축 레이블 설정

# 그리드 추가
ax.grid(True)  # 그리드를 추가함

# 축 숨기기
ax.spines['top'].set_visible(False)  # 상단 축 숨기기
ax.spines['right'].set_visible(False)  # 우측 축 숨기기

# 그래프 표시
plt.show()  # 전체 Figure를 화면에 표시함

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10. 결론

Matplotlib의 Object Oriented Style은 복잡한 플롯을 작성하고 세부적으로 제어할 수 있는 강력한 방법임.
Figure와 Axes 객체를 생성하고 데이터를 plot하는 기본 개념을 이해하면 더욱 다양한 시각화를 구현할 수 있음.

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같이 읽어보면 좋은 자료들

https://matplotlib.org/stable/tutorials/index.html

Tutorials — Matplotlib 3.9.0 documentation

 

2023.07.21 - [Python/matplotlib] - [Python] matplotlib : line 및 marker 설정하기.

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2024.03.18 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] patches: 도형 그리기.

[matplotlib] patches: 도형 그리기.

 

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