[matplotlib] : Styling Artists and Labeling Plots

Styling Artists

color, linewidth, linestyle 등의 스타일의 변경이 matplotlib의 Artists에서 가능함.

 

일반적으로 스타일 변경은 다음 두가지 방법으로 이루어짐.

1. Artist를 그리는 plot method를 호출할 때 argument로 넘겨주어 설정하는 방법
2. plot method가 호출될 때 반환하는 그려지는 Artist object에 대해 스타일과 관련된 setter를 통해 설정하는 방법.

다음 코드는 matplotlib의 quick start에서 나온 예제로 위에서 언급한 첫번째 방법으로 line chart의 color과 linewidth, linestyle을 설정하는 예제와 두번째 방법으로 linestyle을 설정하는 예제를 보여줌.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data1,data2 = np.random.randn(2,100)
x = np.arange(len(data1))

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 2.7))
ax.plot(x, np.cumsum(data1), color='blue', linewidth=3, linestyle='--')
l, = ax.plot(x, np.cumsum(data2), color='orange', linewidth=2)
l.set_linestyle(':')

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Linewidth and Linestyle

matplotlib에서 linewidth는 typographic points을 단위로 사용한다. (1pt = 1/72 inch = 0.353 mm)

 

많이 이용되는 linestyle은 다음과 같음.

• '-' : solid
• ':' : dotted
• '--' : dashed
• '-.' : dashdot

보다 자세한 건 다음 URL을 참고 : https://matplotlib.org/stable/gallery/lines_bars_and_markers/linestyles.html

Linestyles — Matplotlib 3.7.2 documentation

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Color

matplotlib는 다양한 방법으로 color를 지정할 수 있다. 많이 애용되는 것은 다음과 같음.

• RGB (or RGBA) 각각의 값을 ([0,1]) 범위의 float 숫자로 지정한 tuple을 이용하는 방법 : (0.1, 0.3, 0.7)
• case-insensitive hex RGB (or RGBA) string : '#0f0f10
• 기본적인 색들을 위한 Single character shorthand notation
  • 'k' : black
  • 'w' : white
  • 'r' : red
  • 'g' : green
  • 'b' : blue
  • 'y' : yellow
  • 'c' : cyan
  • 'm' : magenta

보다 자세한 건 다음 URL을 참고 : https://matplotlib.org/stable/tutorials/colors/colors.html

Specifying colors — Matplotlib 3.7.2 documentation

다음은 scatter-gram에서 원의 edge color와 내부 color를 다르게 나타낸 예제임.

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 2.7))
ax.scatter(data1, data2, s=50, facecolor=(0.3,0.5,0.7), edgecolor='r')

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Markersizes and MarkerStyle

matplotlib에서 markersize는 typographic points를 단위로 사용하고 diameter 혹은 width로 지정한다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X=np.linspace(0,100,20)
Y1=X**2
Y2=X**2+5000
Y3=X**2+10000
Y4=X**2+15000

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5))
ax.plot(X,Y1,marker='o', label='data1')              # default value
ax.plot(X,Y2,marker='d',markersize=2, label='data2')
ax.plot(X,Y3,marker='v',markersize=4, label='data3')
ax.plot(X,Y4,marker='s',markersize=6, label='data4') # default value
# ax.legend(loc='lower right')
ax.legend(loc='upper left')

보다 자세한 marker에 대한 건 다음 URL을 참고 : https://matplotlib.org/stable/gallery/lines_bars_and_markers/marker_reference.html

Marker reference — Matplotlib 3.7.2 documentation

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Labelling plots

Axes에서 많이 사용되는 text 정보들은 title고 축에 대한 label이다.
다음은 set_title, set_xlabel, set_ylabel 그리고 text를 사용한 예이다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

mu, sigma = 115, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 2.7), layout='constrained')
# the histogram of the data
n, bins, patches = ax.hist(x, 50, density=True, facecolor='C0', alpha=0.75)

ax.set_title('Aardvark lengths\n (not really)')
ax.set_xlabel('Length [cm]')
ax.set_ylabel('Probability')

ax.text(75, .025, r'$\mu=115,\ \sigma=15$')

ax.axis([55, 175, 0, 0.03]) # set range of x- and y- axis.
ax.grid(True)

text에 대한 보다 자세한 설정은 다음 URL을 참고: https://matplotlib.org/stable/tutorials/text/text_props.html

Text properties and layout — Matplotlib 3.7.2 documentation

 

위의 예제 코드에서 latex 을 이용하여 수식 및 특수기호 text를 출력했다.

이를 위해,

• raw string을 이용하여 back slash를 Python string에서 escape로 사용하지 않도록 하고
• $를 이용하여 latex expression임을 나타냄.

ax.text(75, .025, r'$\mu=115,\ \sigma=15$') : \(\mu=115,\ \sigma=15\)

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Annotation

text처럼, annotation도 Axes 객체를 entry point로 삼는다. 가르키는 좌표를 xy로 설정하고, 해당 좌표에 대한 annotation text의 위치는 xytext롤 지정한다. 화살표에 대한 속성은 arrowprops에 dict를 넘겨주어 설정함.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 2.7))

t = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)
s = np.cos(2 * np.pi * t)
line, = ax.plot(t, s, lw=2)

ax.annotate('local max', xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5),
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))

ax.set_ylim(-2, 2)

annotaton의 보다 자세한 사용법은 다음 url을 참고 : https://matplotlib.org/stable/tutorials/text/annotations.html#plotting-guide-annotation

Annotations — Matplotlib 3.7.2 documentation

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Legends

역시 Axes객체를 entry point로 삼는다. Figure객체에 대해 legend를 호출시 기준으로 잡는 범위가 figure 전체가 되는 차이가 있다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data1,data2,data3 = np.random.randn(3,100)
x = np.arange(len(data1))

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 2.7))
ax.plot(np.arange(len(data1)), data1, label='data1')
ax.plot(np.arange(len(data2)), data2, label='data2')
ax.plot(np.arange(len(data3)), data3, 'd', label='data3')
ax.legend()
# fig.legend()

보다 자세한 내용은 다음 url을 참고할 것 : https://matplotlib.org/stable/tutorials/intermediate/legend_guide.html

Legend guide — Matplotlib 3.7.2 documentation

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Reference

이 문서는 quick start를 기반으로 작성된 것임.

https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/quick_start.html

Quick start guide — Matplotlib 3.7.2 documentation