[matplotlib]: Figure and Axes

Figure and Axes

Figure의 instance는 matplotlib가 그리는 그림 하나당 하나가 할당되며, 그림이 그려질 canvas 영역을 제공한다.

• Figure는 1개 이상의 Axes를 가질 수 있음.

Axes의 instance는 Figure가 제공하는 전체 canvas의 특정 고정영역에 할당된 좌표계를 제공한다.

• Axes의 instance는 Figure에 수동으로 삽입될 수도 있지만, matplotlib에서는 여러 layout manager를 사용해 자동으로 추가되기도 한다.
  (일반적으로 하나의 method 호출로 Figure와 포함된 Axes를 동시에 얻는 게 일반적임)
• matplotlib에서 그래프를 그리는 대부분의 method를 제공하며 axis의 tick과 label 등을 그리고 조절하는 methode들도 Axes의 instance들의 method로 제어됨.

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Figure

그래프가 그려지는 canvas 영역을 제공.
다음과 같이 plt.figure를 사용해 단독으로생성 가능함.

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(
  figsize=(width_inch, height_inch),
  facecolor='w')

• figsize : 전체 canvas의 넓이와 높이를 inch의 sequence type으로 받음.
• facecolor : canvas의 color을 지정함.

savefig method를 통해, 특정 format의 image로 저장가능함. matplotlib에서 주로 사용되는 format은 다음과 같음.

• PNG
• PDF
• SVG

format은 argument로 지정되는 파일경로의 file extension에 의해 자동으로 결정되지만,
foramt 파라메터에 명시적으로 지정할 수 있음.

 

단, 저장되는 image에서 canvas color를 facecolor로 다시 지정을 해줘야한다.
또한 transparent=True로 설정하고 png와 같이 alpha channel을 제공하는 format으로 저장하는 경우 배경이 투명한 image로 저장도 가능함.

...
fig.savefig(
  'test.png',
  dpi = 150,
  facecolor='r'
)

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Axes

Figure 의 instance가 제공하는 canvas 영역에 할당되는 Axe의 instance는 해당 위치에서 실제 그래프를 그리는 methods를 제공하는 일종의 entry point 역할을 수행한다.

다음과 같이 Figure의 instance의 add_axes method를 통해 명시적으로 추가될 수 있다.

left = right = 0.1 # canvas의 upper left를 원점으로 넓이의 10%,높이의 10%.
width = height = 0.8 # Axes가 실제 그리는 영역의 넓이와 폭이 canvas의 80%. 
ax = fig.add_axes(
  (left, right, width, height),
  facecolor='#d8d8d8"
)
...

• facecolor : Axes가 그려지는 영역 전체의 color를 지정함.

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Example for Figure and Axes : fig.add_axes

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-1,1,100)
y0 = 0.5*x+ 0.2
y1 = np.sin(x - 0.5)

fig = plt.figure(figsize=(6,3), facecolor='r')

# fig에 axes 객체를 명시적으로 위치를 지정하여 추가.
left = right = 0.1 # canvas의 upper left를 원점으로 넓이의 10%,높이의 10%.
width = height = 0.8 # Axes가 실제 그리는 영역의 넓이와 폭이 canvas의 80%. 
ax = fig.add_axes(
  (left, right, width, height),
  facecolor='#d8d8d8'
)

ax.plot(x,y0)
ax.plot(x,y2)

fig.savefig('test.png',dpi = 150,facecolor='r')

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Example for Figure and Axes : plt.subplots

위의 예에서 Axes의 instance를 fig.add_axes를 이용하여 canvas내의 위치와 크기를 명시적으로 지정했지만, 일반적으로는 그래프의 layout을 관리하는 layout manager를 통해 Figure와 Axes의 인스턴스를 동시에 얻는게 일반적임.

 

가장 널리 사용되는 방식은 plt.subplots를 이용한 방식으로 grid layout으로 그리고자 하는 그래프를 배치한다.

• 반환값은 Figure 인스턴스와 Axes 인스턴스들의 collection임.
• 반환된 Axes 인스턴스는 nrows \(\times\) ncols 의 shape를 가진 numpy ndarray임.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-3,3,100)
y0 = 0.5*x+ 0.2
y1 = np.sin(x - 0.5)
y2 = np.cos(x - 0.5)
y3 = -0.5*x+0.2

fig, axs = plt.subplots(
    nrows = 2,
    ncols = 2,
    figsize = (12,3)
)

axs[0,0].plot(x,y0, label='chart0')
axs[0,1].plot(x,y1, label='chart1')
axs[1,0].plot(x,y2, label='chart2')
axs[1,1].plot(x,y3, label='chart3')

# fig.legend()    # 전체 canvase에 모든 subplot들에 대한 legend생성.
axs[0,0].legend() # upper left의 subplot에 대한 legend 생성.

다음은 결과 그래프임.

 

참고로, 좀 더 복잡한 layout을 위해서 Matplotlib는 다음의 layout mangers를 제공함.

2024.01.22 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] Layout Managers: GridSpec and subplot2grid

[matplotlib] Layout Managers: GridSpec and subplot2grid

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관련 gist url

https://gist.github.com/dsaint31x/505437f3885373c392cb30f5558d3e03

py_matplot_fig_axs.ipynb

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같이 읽어보면 좋은 자료들

2024.06.03 - [Python/matplotlib] - [matplotlib] Summary : 작성중

[matplotlib] Summary : 작성중

https://ds31x.tistory.com/40

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

 

 

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