Matplotlib 객체 지향 인터페이스 1

지금까지 matplotlib.pyplot 모듈의 다양한 함수들을 이용해서 간편하게 그래프를 그렸습니다.

Matplotlib는 그래프를 다루는 두 가지의 인터페이스를 제공하는데 첫번째는 MATLAB 스타일로 pyplot 모듈을 사용하는 방식이고, 두번째는 객체 지향 인터페이스입니다.

Matplotlib 공식 문서에 의하면 더욱 커스터마이즈된 그래프를 위해 객체 지향 인터페이스를 사용하기를 권장합니다.

1) plt.subplots() 사용하기

예제1

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
plt.show()

matplotlib.pyplot 모듈은 subplots()라는 유용한 함수를 제공합니다. (matplotlib.pyplot.subplots)

subplots() 함수를 호출하면 figure (fig)과 subplot (ax) 객체를 생성해서 튜플의 형태로 반환합니다.

아래와 같은 그림이 나타납니다.

Matplotlib 객체 지향 인터페이스 1 - plt.subplots() 사용하기

예제2

import matplotlib.pyplot as plt

# fig, ax = plt.subplots()
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])

plt.show()

fig, ax = plt.subplots()과 같이 사용하지 않고 이 예제와 같이 사용할 수도 있습니다.

plt.figure()는 Figure 클래스의 인스턴스를 반환합니다.

Figure 클래스의 인스턴스 fig의 메서드 add_axes()는 fig에 axes를 하나 추가합니다.

add_axes([left, bottom, width, height])의 형태로 0에서 1 사이의 값을 입력합니다.

이 페이지의 예제들에서는 plt.subplots() 함수를 사용합니다.

2) 행과 열 설정하기 (nrows, ncols)

예제

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(2, 2)
plt.show()

plt.subplots(nrows, ncols)의 형태로 행과 열의 개수를 지정할 수 있습니다.

만약 지정하지 않으면 기본적으로 행과 열의 개수는 모두 1입니다.

결과는 아래와 같습니다.

Matplotlib 객체 지향 인터페이스 1 - 행과 열 설정하기 (nrows, ncols)

3) X, Y축 공유하기 (sharex, sharey)

앞의 그림에서 네 개의 그래프 영역은 X, Y축의 범위가 같습니다.

이 경우에 중복해서 표시하지 않도록 X축 또는 Y축을 공유하도록 설정할 수 있습니다.

예제

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)
plt.show()

sharex=True, sharey=True로 설정함으로써 아래와 같이 중복된 축을 한번만 표시하도록 했습니다.

sharex, sharey에 True, False 이 외에도 ‘all’, ‘none’, ‘row’, ‘col’ 등을 지정할 수 있습니다.

결과는 아래와 같습니다.

Matplotlib 객체 지향 인터페이스 1 - X, Y축 공유하기 (sharex, sharey)

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