[Matplotlib] 영역을 지정하여 여러 개 그래프 적용

Python

 

Matplotlib 영역을 지정하여 여러 개 그래프 적용

subplot() 함수는 영역을 나눠 여러 개의 그래프를 시각화할 수 있다. 사용 방법은 다음과 같다.

plt.subplot(row, column, index)

 

subplot 사용 예시

 

tight_layout() 함수는 모서리와 서브플롯의 모서리 사이의 여백(padding)을 설정하는 함수다.

 

subplot()

x값

linspace : 몇등분할지 생각하면 된다. 기본값은 50이다.

# np.linspace(0, 10) : 0부터 10까지 50등분한 결과를 배열로 반환
x1 = np.linspace(0, 10)
x1

 

 

x1 출력 모습

 

# np.linspace(0, 4) : 0부터 4까지 50등분한 결과를 배열로 반환
x2 = np.linspace(0, 4)
x2

 

x2 출력 모습

 

 

y값

y값은 역동적인 그래프를 위한 np.cosine 함수를 이용했다. np.pi 함수로 원주율(파이) 값을 사용했다.

y1 = np.cos(2 * np.pi * x1)
y2 = np.cos(2 * np.pi * x2)

 

supblot 사용

# nrows=2, ncols=1, index=1
# 두 개의 행과 하나의 열로 이루어진 그래프에서 첫번째 인덱스
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x1, y1, 'o-')
plt.title('1st Graph')

# subplot
# nrows=2, ncols=1, index=2
# 두 개의 행과 하나의 열로 이루어진 그래프에서 두번째 인덱스
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x2, y2, '.-')
plt.title('2nd Graph')

# tight_layout() 함수는 모서리와 서브플롯의 모서리 사이의 여백(padding)을 설정
plt.tight_layout()
plt.show()

 

subplot 사용 예시

 

💡 tight_layout() 함수 지운 결과 비교

# tight_layout() 함수는 모서리와 서브플롯의 모서리 사이의 여백(padding)을 설정
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1)
y2 = np.cos(2 * np.pi * x2)

plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x1, y1, 'o-')
plt.title('1st Graph')


plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x2, y2, '.-')
plt.title('2nd Graph')

plt.show()

 

tight_layout()을 사용하지 않으면 그래프끼리 겹친다.

 

 

한 좌표 평면 위에 여러 개 그래프

• plt.subplots() 함수는 여러 개 그래프를 한 번에 그리는 것도 가능하다.
• plt.subplots() 함수의 디폴트 파라미터는 1이며 즉 plt.subplots(nrows=1, ncols=1)를 의미한다.
• plt.subplots() 함수는 figure와 axes 값을 반환한다.

 

figure

전체 subplot을 의미한다. 서브플롯 안에 몇 개의 그래프가 있던지 상관없이 그걸 담는 전체 사이즈를 의미한다.

 

axe

전체 중 낱낱개를 의미한다. ex) 서브플롯 안에 2개(a1,a2)의 그래프가 있다면 a1, a2를 일컫는다.

 

twinx()

.twinx() 함수는 ax1과 축을 공유하는 새로운 Axes 객체를 생성한다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# x는 X축에 표시될 연도이고, y1, y2는 y 값
x = ['2022', '2023', '2024']
y1 = np.array([1, 7, 14])
y2 = np.array([1, 3, 9])

# plt.subplots(nrows=1, ncols=1) = plt.subplots()
fig, ax1 = plt.subplots()

# -s(solid line style + square marker), alpha(투명도)
ax1.plot(x, y1, '-s', color='green', markersize=7, linewidth=5, alpha=0.7)

# .twinx() 함수는 ax1과 축을 공유하는 새로운 Axes 객체 생성
ax2 = ax1.twinx()
ax2.bar(x, y2, color='deeppink', alpha=0.7, width=0.7)

plt.show()

 

 

twinx() 함수 적용