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description: '210809'
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# (1-3) Python과 Matplotlib

## 1-3. Python과 Matplotlib

모든 실습 코드의 출처는 [여기](https://colab.research.google.com/drive/1B3hQ6JX_-VWAAaNbSb94sRFK-YEWubMF?usp=sharing)입니다

### 1. 왜 Matplotlib일까? <a href="#id-1.-matplotlib" id="id-1.-matplotlib"></a>

* `Matplotlib`은 Python에서 사용할 수 있는 시각화 라이브러리.
* 현재 사용되고 있는 다양한 데이터 분석 및 머신러닝/딥러닝은 Python에서 이뤄지고 있다.
* `numpy`와 `scipy`를 베이스로 하여 다양한 라이브러리와 호환성이 좋다.
  * `Scikit-Learn`, `PyTorch`, `Tensorflow`
  * `Pandas`
* 다양한 시각화 방법론을 제공한다.
  * 막대그래프
  * 선그래프
  * 산점도
  * ETC
* 그 외에도 `Seaborn`, `Plotly`, `Bokeh`, `Altair` 등의 시각화 라이브러리가 존재
  * Matplotlib가 범용성이 제일 넓고, base가 되는 라이브러리

#### 1-1. Import Library <a href="#id-1-1.-import-library" id="id-1-1.-import-library"></a>

`matplotlib`은 줄여서 `mpl`로 코드 상에서 사용합니다.

```python
import numpy as np 
import matplotlib as mpl

print(f'numpy version : {np.__version__}') # version check
print(f'matplotlib version : {mpl.__version__}') # version check
```

```
numpy version : 1.19.3
matplotlib version : 2.2.5
```

만약 버전이 다르다면 `pip install matplotlib` 또는 `conda install matplotlib`으로 라이브러리를 다운받으시면 됩니다.

그리고 가장 많이 사용하는 `pyplot` 모듈도 함께 불러옵니다. (이전에는 `pylab`이 있었지만 현재는 지원안함)

```
import matplotlib.pyplot as plt
```

* matplotlib에는 텍스트용 모듈, 날짜용 모듈, 도형용 모듈 등 다양한 기능을 제공한다. 그 중 `pyplot 을`&#x20;

### 2. 기본 Plot <a href="#id-2.-plot" id="id-2.-plot"></a>

#### 2-1. Figure와 Axes <a href="#id-2-1.-figure-axes" id="id-2-1.-figure-axes"></a>

matplotlib에서 그리는 시각화는 Figure라는 큰 틀에 Ax라는 서브플롯을 추가해서 만든다.

```python
fig = plt.figure()
plt.show()
```

```
<Figure size 432x288 with 0 Axes>
```

* `plt.show()` 는 plt에 그려진 것을 출력해달란 뜻.
  * jupyter나 colab에서는 1번 라인 코드만 있어도 출력이된다.
    * ipython 파일이어서 그렇다
* %matplotlib 라는 인라인 코드는 필수적인 것은 아니다

다만 Figure는 큰 틀이라 서브플롯을 최소 1개 이상 추가해야 하고, 추가하는 다양한 방법이 있습니다.

> 3.차트의 요소/3.Facet에서 구체적으로 다룰 예정

```
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot()
plt.show()
```

```
<Figure size 432x288 with 0 Axes>
```

그래프의 사이즈는 figure의 사이즈로 서브플롯 ax의 사이즈를 조정합니다.

가로, 세로 길이(inch 단위)를 tuple형태로 figsize 파라미터에 전달하여 조정합니다.

노트북 환경에서는 비율로 생각하고 진행하면 편리합니다.

```
fig = plt.figure(figsize=(12, 7))
ax = fig.add_subplot()
plt.show()
```

```
<Figure size 864x504 with 0 Axes>
```

* `figsize=(12, 7)` 은 가로를 12인치, 세로를 7인치로 설정하라는 뜻
  * 모니터 크기와 쥬피터 크기가 모두 다르기 때문에 사이즈가 크게 중요하지는 않다. 단순히 12 : 7 이라는 비율로 인지할 것
* `fig.set_facecolor('black')` 을 작성해주면 fig의 테두리가 검은색으로 칠해진다.

2개 이상 그리고 싶다면 위치를 지정해주어야 합니다.

```
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(121) 
# ax = fig.add_subplot(1, 2, 1)로 사용가능
ax = fig.add_subplot(122) 
plt.show()
```

![](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MNN4u9o9noCQwX8pO35%2Fuploads%2F70SN40NLklnxT7qGb8qJ%2Ffile.png?alt=media)

* `fig.add_subplot(121)` 에서 `121` 은 세로를 한칸, 가로를 두칸으로 나누었을 때 첫번째에 위치시키라는 뜻이다
  * 제로 인덱스가 아니기 때문에 헷갈릴 수 있다.
  * 또한 121은 기본 문법 (1, 2, 1)로 쓸 수 있다.

```
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211) 
ax2 = fig.add_subplot(212) 
# 같은 내용이지만 더 가독성을 높인다면 
# 다음과 같이 사용 가능
# ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1)
# ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2)
plt.show()
```

![](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MNN4u9o9noCQwX8pO35%2Fuploads%2Fp5Oi3lNEe45OPcDVLtHW%2Ffile.png?alt=media)

#### 2-2. plt로 그래프 그리기 <a href="#id-2-2.-plt" id="id-2-2.-plt"></a>

리스트 `[1, 2, 3]` 데이터를 `ax`에 그린다면 어떻게 그릴 수 있을까요?

우선은 2장.기본차트에서 다루도록하고 선그래프를 그리는 `plot`을 그려보게습니다.

```
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot()

x = [1, 2, 3]

plt.plot(x)
plt.show()
```

![](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MNN4u9o9noCQwX8pO35%2Fuploads%2FPZa1tC7tyRYKiVDANu9f%2Ffile.png?alt=media)

* 그래프가 (인덱스, 값) 의 형태로 그래프가 만들어졌다.

2개를 순서대로 그린다면 다음과 같이 그릴 수 있습니다.

```
fig = plt.figure()

x1 = [1, 2, 3]
x2 = [3, 2, 1]

ax1 = fig.add_subplot(211) 
plt.plot(x1) # ax1에 그리기
ax2 = fig.add_subplot(212) 
plt.plot(x2) # ax2에 그리기
plt.show()
```

![](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MNN4u9o9noCQwX8pO35%2Fuploads%2FQPwEn2DidvDRDHFEQqS1%2Ffile.png?alt=media)

`plt`로 그리는 그래프들은 순차적으로 그리기에 좋습니다.

하지만 프로그래밍 스타일에 따라 (보편적인 Python)에서는 꼭 순차적으로 그리지만은 않습니다.

좀 더 pythonic하게 구현을 하려면 어떻게 해야할까요?

#### 2-3. 서브플롯 객체 ax에 그리기 <a href="#id-2-3.-ax" id="id-2-3.-ax"></a>

`ax` 객체에 직접그리면 됩니다. 이렇게 Matplotlib은 그릴 때 두 가지 API를 따로 지원합니다.

* Pyplot API : 순차적 방법
* 객체지향(Object-Oriented) API : 그래프에서 각 객체에 대해 직접적으로 수정하는 방법

> 편한 커스텀을 위해 강의 및 자료에서는 가능한 객체지향 API를 사용합니다.

```
fig = plt.figure()

x1 = [1, 2, 3]
x2 = [3, 2, 1]

ax1 = fig.add_subplot(211) 
ax2 = fig.add_subplot(212) 

ax1.plot(x1) 
ax2.plot(x2)
plt.show()
```

![](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MNN4u9o9noCQwX8pO35%2Fuploads%2Fj6zsuGBZCIBtKl9yWbTx%2Ffile.png?alt=media)

> plt로 그리다 plt.gcf().get\_axes()로 다시 서브플롯 객체를 받아서 사용할 수도 있음

### 3. Plot의 요소들 알아보기 <a href="#id-3.-plot" id="id-3.-plot"></a>

#### 3-1. 한 서브플롯에서 여러 개 그리기 <a href="#id-3-1" id="id-3-1"></a>

ax에는 동시에 다양한 그래프를 그릴 수 있습니다.

```
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111) 
# 3개의 그래프 동시에 그리기
ax.plot([1, 1, 1]) # 파랑
ax.plot([1, 2, 3]) # 주황
ax.plot([3, 3, 3]) # 초록

plt.show()
```

![](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MNN4u9o9noCQwX8pO35%2Fuploads%2Fvkr1qXhCMoykvfB9ollt%2Ffile.png?alt=media)

동시에 그래프를 그리게 되면 색상이 자동적으로 구분됩니다.

```
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111) 

# 선그래프와 막대그래프 동시에 그리기
ax.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3]) 
ax.bar([1, 2, 3], [1, 2, 3]) 

plt.show()
```

![](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MNN4u9o9noCQwX8pO35%2Fuploads%2FNvsPBLicJSUjOZvkqeKX%2Ffile.png?alt=media)

다른 종류의 그래프가 추가된다면 다시 파란색으로 시작하기에 색을 명시해주는 게 좋습니다.

* 같은 그래프는 색이 구분된다.

#### 3-2. 색상 지정하기 <a href="#id-3-2" id="id-3-2"></a>

색을 직접 명시할 수 있고, 일반적으로 `color` 파라미터를 통해 전달합니다.

color를 명시하는 3가지 방법은 코드를 통해 살펴봅시다.

```
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111) 
# 3개의 그래프 동시에 그리기
ax.plot([1, 1, 1], color='r') # 한 글자로 정하는 색상
ax.plot([2, 2, 2], color='forestgreen') # color name
ax.plot([3, 3, 3], color='#000000') # hex code (BLACK)
plt.show()
```

* 첫번째 방법은 원색 계열이 많아 색이 탁하고, 일부만 있다
* 두번째 방법은 color name을 외운다면 사용 가능

![](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MNN4u9o9noCQwX8pO35%2Fuploads%2FQDxUb7RcY8gh2f65VbJe%2Ffile.png?alt=media)

> 색에 대한 다양한 조합은 직접하면 제일 좋겠지만 rgb hex값을 검색하는 방법을 추천!!
>
> 더 자세한 내용은 차트의 요소 - 2. color에서

#### 3-3. 텍스트 사용하기 <a href="#id-3-3" id="id-3-3"></a>

정보를 추가하기 위해 텍스트를 사용할 수도 있습니다.

> 더 자세한 내용은 3.차트의 요소 > 1. Text에서 계속

우선 label을 봅시다.

```
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111) 
ax.plot([1, 1, 1], label='1') 
ax.plot([2, 2, 2], label='2') 
ax.plot([3, 3, 3], label='3')
plt.show()
```

![](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MNN4u9o9noCQwX8pO35%2Fuploads%2Fqknt5C0optpUO0A8CGls%2Ffile.png?alt=media)

시각화에서 드러나지 않습니다. 범례(`legend`)를 추가해보겠습니다.

```
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111) 
ax.plot([1, 1, 1], label='1') 
ax.plot([2, 2, 2], label='2') 
ax.plot([3, 3, 3], label='3')
ax.legend()
plt.show()
```

![](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MNN4u9o9noCQwX8pO35%2Fuploads%2F4h2x7aelWD308WcXBuoT%2Ffile.png?alt=media)

* `ax.legend()` 는 비교적 그래프를 보기에 있어 시야에 방해되지 않는 부분에 자동으로 생성된다.
  * 그래프 외부에 생성할 수도 있다. 추후 수업에 다시 다룸

범례를 추가하면 해당 그래프와 매칭되는 텍스트 정보가 추가됩니다.

여기서 제목(`title`)을 추가해보겠습니다.

```
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111) 
ax.plot([1, 1, 1], label='1') 
ax.plot([2, 2, 2], label='2') 
ax.plot([3, 3, 3], label='3')
ax.set_title('Basic Plot')
ax.legend()
plt.show()
```

![](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MNN4u9o9noCQwX8pO35%2Fuploads%2FTPlCT8zuRHbA0B86z9ON%2Ffile.png?alt=media)

* ax마다 `ax.set_title` 을 이용해 이름을 지을 수 있다.
* fig의 이름은 `fig.suptitle('fig')` 를 이애용해서 지을 수 있다.
  * sup은 super의 약어이다.

ax에서 특정 데이터를 변경하는 경우 `.set_{}()` 형태의 메서드가 많습니다. 알아둡시다 :)

`set`으로 세팅하는 정보들은 반대로 해당 정보를 받아오는 경우에는 `.get_{}()` 형태의 메서드를 사용합니다.

```
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111) 
ax.plot([1, 1, 1], label='1') 
ax.plot([2, 2, 2], label='2') 
ax.plot([3, 3, 3], label='3')
ax.set_title('Basic Plot')
ax.legend()

print(ax.get_title())
plt.show()
```

```
Basic Plot
```

![](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MNN4u9o9noCQwX8pO35%2Fuploads%2FUDGKQGfxHAc5KR0IuSrH%2Ffile.png?alt=media)

축은 `ticks`와 `ticklabels`로 구분됩니다.

`ticks`은 축에 적히는 수 위치를 지정합니다.

```
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111) 
ax.plot([1, 1, 1], label='1') 
ax.plot([2, 2, 2], label='2') 
ax.plot([3, 3, 3], label='3')


ax.set_title('Basic Plot')
ax.set_xticks([0, 1, 2])


ax.legend()

plt.show()
```

![](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MNN4u9o9noCQwX8pO35%2Fuploads%2FAjmxb8VdL4yNsGArZ6ey%2Ffile.png?alt=media)

`ticklabels`은 축에 적히는 텍스트를 수정합니다.

```
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111) 
ax.plot([1, 1, 1], label='1') 
ax.plot([2, 2, 2], label='2') 
ax.plot([3, 3, 3], label='3')


ax.set_title('Basic Plot')
ax.set_xticks([0, 1, 2])
ax.set_xticklabels(['zero', 'one', 'two'])
ax.legend()

plt.show()
```

![](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MNN4u9o9noCQwX8pO35%2Fuploads%2FrQPhuQH3NtbF40PPeI5S%2Ffile.png?alt=media)

마지막으로는 일반적인 텍스트를 추가하는 2가지가 있습니다.

```
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111) 
ax.plot([1, 1, 1], label='1') 
ax.plot([2, 2, 2], label='2') 
ax.plot([3, 3, 3], label='3')


ax.set_title('Basic Plot')
ax.set_xticks([0, 1, 2])
ax.set_xticklabels(['zero', 'one', 'two'])

ax.text(x=1, y=2, s='This is Text')

ax.legend()

plt.show()
```

![](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MNN4u9o9noCQwX8pO35%2Fuploads%2FlGPS41AkTMi3AE1KnBDG%2Ffile.png?alt=media)

* `ax.text` 는 위치는 x와 y로 그리고 텍스트는 s로 전달한다

```
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111) 
ax.plot([1, 1, 1], label='1') 
ax.plot([2, 2, 2], label='2') 
ax.plot([3, 3, 3], label='3')


ax.set_title('Basic Plot')
ax.set_xticks([0, 1, 2])
ax.set_xticklabels(['zero', 'one', 'two'])

ax.annotate(s='This is Annotate', xy=(1, 2))

ax.legend()

plt.show()
```

![](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MNN4u9o9noCQwX8pO35%2Fuploads%2F6HLYpzubS8J6II8ypuNg%2Ffile.png?alt=media)

* `ax.annotate` 는 xy를 튜플형태로 전달한다

text와 annotate의 차이

* text는 원하는 위치에 텍스트를 적었다
* annotate 원하는 위치에 텍스트를 지정했다.

annotate는 화살표 등을 추가할 수 있다는 장점이 있습니다. (세세한 세팅은 추후에 알아보겠습니다.)

```
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111) 
ax.plot([1, 1, 1], label='1') 
ax.plot([2, 2, 2], label='2') 
ax.plot([3, 3, 3], label='3')


ax.set_title('Basic Plot')
ax.set_xticks([0, 1, 2])
ax.set_xticklabels(['zero', 'one', 'two'])

ax.annotate(s='This is Annotate', xy=(1, 2),
           xytext=(1.2, 2.2), 
            arrowprops=dict(facecolor='black'),
           )

ax.legend()

plt.show()
```

![](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MNN4u9o9noCQwX8pO35%2Fuploads%2FzotrvzH1ZIgz14ty9NNJ%2Ffile.png?alt=media)
