Matplotlib 두 종류의 그래프 그리기¶

앞에서 소개한 이중 Y축 표시하기를 이용해서 두 종류의 그래프를 하나의 그래프 영역에 표현해보겠습니다.

Keyword: 두 종류의 그래프, set_zorder(), zorder

■ Table of Contents

1) 기본 사용
2) 그래프 순서 지정하기

1) 기본 사용¶

예제¶

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 1. 기본 스타일 설정
plt.style.use('default')
plt.rcParams['figure.figsize'] = (4, 3)
plt.rcParams['font.size'] = 12

# 2. 데이터 준비
x = np.arange(2020, 2027)
y1 = np.array([1, 3, 7, 5, 9, 7, 14])
y2 = np.array([1, 3, 5, 7, 9, 11, 13])

# 3. 그래프 그리기
fig, ax1 = plt.subplots()

ax1.plot(x, y1, '-s', color='green', markersize=7, linewidth=5, alpha=0.7, label='Price')
ax1.set_ylim(0, 18)
ax1.set_xlabel('Year')
ax1.set_ylabel('Price ($)')
ax1.tick_params(axis='both', direction='in')

ax2 = ax1.twinx()
ax2.bar(x, y2, color='deeppink', label='Demand', alpha=0.7, width=0.7)
ax2.set_ylim(0, 18)
ax2.set_ylabel(r'Demand ($\times10^6$)')
ax2.tick_params(axis='y', direction='in')

plt.show()

우선 ax1.twinx()로 X축을 공유하는 이중 Y축을 만들고,

ax1.plot()과 ax2.bar()를 사용해서 y1, y2 데이터를 각각 꺾은선 그래프와 막대 그래프의 형태로 나타냈습니다.

(두번째 Y축의 레이블에 표현한 수학적 표현의 사용에 대해서는 링크를 참고하세요.)

결과는 아래와 같습니다.

Matplotlib 두 종류의 그래프 그리기 - 기본 사용¶

2) 그래프 순서 지정하기¶

위의 그림을 보면 녹색의 꺾은선 그래프가 막대의 뒤에 그려져 있어서 잘 보이지 않습니다.

아래 예제에서는 set_zorder() 메서드를 사용해서 그래프가 표시될 순서를 지정해 보겠습니다.

예제¶

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 1. 기본 스타일 설정
plt.style.use('default')
plt.rcParams['figure.figsize'] = (4, 3)
plt.rcParams['font.size'] = 12

# 2. 데이터 준비
x = np.arange(2020, 2027)
y1 = np.array([1, 3, 7, 5, 9, 7, 14])
y2 = np.array([1, 3, 5, 7, 9, 11, 13])

# 3. 그래프 그리기
fig, ax1 = plt.subplots()

ax1.plot(x, y1, '-s', color='green', markersize=7, linewidth=5, alpha=0.7, label='Price')
ax1.set_ylim(0, 18)
ax1.set_xlabel('Year')
ax1.set_ylabel('Price ($)')
ax1.tick_params(axis='both', direction='in')

ax2 = ax1.twinx()
ax2.bar(x, y2, color='deeppink', label='Demand', alpha=0.7, width=0.7)
ax2.set_ylim(0, 18)
ax2.set_ylabel(r'Demand ($\times10^6$)')
ax2.tick_params(axis='y', direction='in')

ax1.set_zorder(ax2.get_zorder() + 10)
ax1.patch.set_visible(False)

ax1.legend(loc='upper left')
ax2.legend(loc='upper right')

plt.show()