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# (3-1) Text 사용하기
## Matplotlib에서 Text
### Text in Viz
텍스트는 생각보다 Visual representation이 줄 수 없는 많은 설명을 추가해줄 수 있다. 또, 잘못된 전달에서 생기는 오해를 방지할 수 있으며 가장 쉽게 이해할 수 있다.
하지만 Text를 과하게 사용한다면 오히려 이해를 방해할 수도 있다.
## 3-1. Text
### 1. Text API in Matplotlib
기본적인 요소를 다시 한 번 살펴보겠습니다.
| pyplot API | Objecte-oriented API | description |
| ----------- | -------------------- | -------------------------- |
| `suptitle` | `suptitle` | title of figure |
| `title` | `set_title` | title of subplot `ax` |
| `xlabel` | `set_xlabel` | x-axis label |
| `ylabel` | `set_ylabel` | y-axis label |
| `figtext` | `text` | figure text |
| `text` | `text` | Axes taext |
| `annoatate` | `annotate` | Axes annotation with arrow |
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
```
```python
fig, ax = plt.subplots()
fig.suptitle('Figure Title')
ax.plot([1, 3, 2], label='legend')
ax.legend()
ax.set_title('Ax Title')
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.text(x=1,y=2, s='Text')
fig.text(0.5, 0.6, s='Figure Text')
plt.show()
```
`sub.title` 로 전체 fig의 타이틀을 설정해 줄 수 있으며 `ax.set_title` 로 각각의 그래프에 대한 타이틀을 지정해 줄 수 있다.
또, `ax.set_xlabel` 이나 `ax.set_ylabel` 로 x축과 y축의 타이틀을 설정할 수 있으며 좌표를 사용하는 `ax.text` 나 비율을 사용하는 `fig.text` 를 이용하여 작성할 수도 있다
### 2. Text Properties
#### 2-1. Font Components
가장 쉽게 바꿀 수 있는 요소로는 다음 요소가 있습니다.
* `family`
* `size` or `fontsize`
* `style` or `fontstyle`
* `weight` or `fontweight`
글씨체에 따른 가독성 관련하여는 다음 내용을 참고하면 좋습니다.
* [Material Design : Understanding typography](https://material.io/design/typography/understanding-typography.html)
* [StackExchange : Is there any research with respect to how font-weight affects readability?](https://ux.stackexchange.com/questions/52971/is-there-any-research-with-respect-to-how-font-weight-affects-readability)
아래는 [Fonts Demo](https://matplotlib.org/stable/gallery/text_labels_and_annotations/fonts_demo.html)입니다.
* family : 글씨체를 의미한다
* style : 진하게나 기울임을 사용해 강조할 때 사용한다
* weight : 글씨 두께를 설정하며 글씨체마다 상이하다
```python
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)
ax.text(x=0.5, y=0.5, s='Text\nis Important',
# fontsize=20,
# fontweight='bold',
# fontfamily='serif',
)
plt.show()
```
여기서는 `fontsize=20` 로 했지만 `fontsize=large` 도 가능하다.
#### 2-2. Details
폰트 자체와는 조금 다르지만 커스텀할 수 있는 요소들입니다.
* `color : 글씨색`
* `linespacing : 줄간격`
* `backgroundcolor : 배경색`
* `alpha : 투명도`
* `zorder : z축으로의 순서 (ppt로 치면 맨 앞, 맨 뒤로 가져오기)`
* `visible : 보이게 할지 안보이게 할지 정하는 기능. 잘 사용하지는 않음`
```python
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)
ax.text(x=0.5, y=0.5, s='Text\nis Important',
fontsize=20,
fontweight='bold',
fontfamily='serif',
# color='royalblue',
# linespacing=2,
# backgroundcolor='lightgray',
# alpha=0.5
)
plt.show()
```
#### 2-3. Alignment
정렬과 관련하여 이런 요소들을 조정할 수 있습니다.
* `ha` : horizontal alignment
* `va` : vertical alignment
* `rotation`
* `multialignment`
```python
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)
ax.text(x=0.5, y=0.5, s='Text\nis Important',
fontsize=20,
fontweight='bold',
# fontfamily='serif',
color='royalblue',
linespacing=2,
va='center', # top, bottom, center
ha='center', # left, right, center
rotation='horizontal' # vertical?
)
plt.show()
```
또, rotation은 degree로도 입력이 가능하다
* `rotation=45`
#### 2-4. Advanced
* `bbox`
* [Drawing fancy boxes](https://matplotlib.org/stable/gallery/shapes_and_collections/fancybox_demo.html)
```python
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)
ax.text(x=0.5, y=0.5, s='Text\nis Important',
fontsize=20,
fontweight='bold',
# fontfamily='serif',
color='black',
linespacing=2,
va='center', # top, bottom, center
ha='center', # left, right, center
rotation='horizontal', # vertical?
bbox=dict(boxstyle='round', facecolor='wheat', alpha=0.4)
)
plt.show()
```
* bbox는 또 다음과 같은 속성을 가진다
* `pad` : 패딩을 설정
* `ec` : 테두리 색을 설정
### 3. Text API 별 추가 사용법 with 실습
#### 3-0. 기본적인 플롯
```
student = pd.read_csv('./StudentsPerformance.csv')
student.head()
```
| | gender | race/ethnicity | parental level of education | lunch | test preparation course | math score | reading score | writing score |
| - | ------ | -------------- | --------------------------- | ------------ | ----------------------- | ---------- | ------------- | ------------- |
| 0 | female | group B | bachelor's degree | standard | none | 72 | 72 | 74 |
| 1 | female | group C | some college | standard | completed | 69 | 90 | 88 |
| 2 | female | group B | master's degree | standard | none | 90 | 95 | 93 |
| 3 | male | group A | associate's degree | free/reduced | none | 47 | 57 | 44 |
| 4 | male | group C | some college | standard | none | 76 | 78 | 75 |
```python
fig = plt.figure(figsize=(9, 9))
ax = fig.add_subplot(111, aspect=1)
for g, c in zip(['male', 'female'], ['royalblue', 'tomato']):
student_sub = student[student['gender']==g]
ax.scatter(x=student_sub ['math score'], y=student_sub ['reading score'],
c=c,
alpha=0.5,
label=g)
ax.set_xlim(-3, 102)
ax.set_ylim(-3, 102)
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.set_xlabel('Math Score')
ax.set_ylabel('Reading Score')
ax.set_title('Score Relation')
ax.legend()
plt.show()
```
#### 3-1. Title & Legend
* 제목의 위치 조정하기
* 범례에 제목, 그림자 달기, 위치 조정하기
```python
fig = plt.figure(figsize=(9, 9))
ax = fig.add_subplot(111, aspect=1)
for g, c in zip(['male', 'female'], ['royalblue', 'tomato']):
student_sub = student[student['gender']==g]
ax.scatter(x=student_sub ['math score'], y=student_sub ['reading score'],
c=c,
alpha=0.5,
label=g)
ax.set_xlim(-3, 102)
ax.set_ylim(-3, 102)
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.set_xlabel('Math Score',
fontweight='semibold')
ax.set_ylabel('Reading Score',
fontweight='semibold')
ax.set_title('Score Relation',
loc='left', va='bottom',
fontweight='bold', fontsize=15
)
ax.legend(
title='Gender',
shadow=True,
labelspacing=1.2,
# loc='lower right'
# bbox_to_anchor=[1.2, 0.5]
)
plt.show()
```
* `ax.set_title` 은 `loc` 로 왼쪽, 가운데 또는 오른쪽에 위치시킬 수 있다
* `ax_legend` 는 그래프의 빈공간에 자동으로 생성되지만 사용자가 `loc` 또는 `bbox_to_anchor` 를 사용해서 위치시킬 수 있다
* `bbox_to_anchor` 를 이용하면 ax 밖으로도 위치시킬 수 있다
* 0\~1을 넘은 값을 입력하면 밖으로 위치된다.
* `ncol` 을 이용하면 범주를 세로로 나열할지 가로로 나열하맂 정할 수 있다
* bbox\_to\_anchor을 더 이해하고 싶다면 [link](https://stackoverflow.com/questions/39803385/what-does-a-4-element-tuple-argument-for-bbox-to-anchor-mean-in-matplotlib/39806180#39806180) 참고
#### 3-2. Ticks & Text
* tick을 없애거나 조정하는 방법
* text의 alignment가 필요한 이유
```python
def score_band(x):
tmp = (x+9)//10
if tmp <= 1:
return '0 - 10'
return f'{tmp*10-9} - {tmp*10}'
student['math-range'] = student['math score'].apply(score_band)
student['math-range'].value_counts().sort_index()
```
```
0 - 10 2
11 - 20 2
21 - 30 12
31 - 40 34
41 - 50 100
51 - 60 189
61 - 70 270
71 - 80 215
81 - 90 126
91 - 100 50
Name: math-range, dtype: int64
```
```python
math_grade = student['math-range'].value_counts().sort_index()
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(11, 7))
ax.bar(math_grade.index, math_grade,
width=0.65,
color='royalblue',
linewidth=1,
edgecolor='black'
)
ax.margins(0.07)
plt.show()
```
현재는 각 막대의 수치를 잘 알수 없다는 단점이 있다. 이럴 경우 grid를 추가해주는 것도 하나의 방법이지만 막대그래프 위에 수치를 표현해주는 것이 제일 좋다. 만약 수치를 표현해준다면 y축이 딱히 필요가 없으니 이를 제거한다.
```python
math_grade = student['math-range'].value_counts().sort_index()
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(11, 7))
ax.bar(math_grade.index, math_grade,
width=0.65,
color='royalblue',
linewidth=1,
edgecolor='black'
)
ax.margins(0.01, 0.1)
ax.set(frame_on=False)
ax.set_yticks([])
ax.set_xticks(np.arange(len(math_grade)))
ax.set_xticklabels(math_grade.index)
ax.set_title('Math Score Distribution', fontsize=14, fontweight='semibold')
for idx, val in math_grade.iteritems():
ax.text(x=idx, y=val+3, s=val,
va='bottom', ha='center',
fontsize=11, fontweight='semibold'
)
plt.show()
```
* `ax.set(frame_on=False)` 를 설정하면 4개의 테두리가 지워진다.
* `ax.set_yticks([])` 로 설정하면 y축이 지워진다.
#### 3-3. Annotate
* 화살표 사용하기
```python
fig = plt.figure(figsize=(9, 9))
ax = fig.add_subplot(111, aspect=1)
i = 13
ax.scatter(x=student['math score'], y=student['reading score'],
c='lightgray',
alpha=0.9, zorder=5)
ax.scatter(x=student['math score'][i], y=student['reading score'][i],
c='tomato',
alpha=1, zorder=10)
ax.set_xlim(-3, 102)
ax.set_ylim(-3, 102)
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.set_xlabel('Math Score')
ax.set_ylabel('Reading Score')
ax.set_title('Score Relation')
# x축과 평행한 선
ax.plot([-3, student['math score'][i]], [student['reading score'][i]]*2,
color='gray', linestyle='--',
zorder=8)
# y축과 평행한 선
ax.plot([student['math score'][i]]*2, [-3, student['reading score'][i]],
color='gray', linestyle='--',
zorder=8)
bbox = dict(boxstyle="round", fc='wheat', pad=0.2)
arrowprops = dict(
arrowstyle="->")
ax.annotate(text=f'This is #{i} Studnet',
xy=(student['math score'][i], student['reading score'][i]),
xytext=[80, 40],
bbox=bbox,
arrowprops=arrowprops,
zorder=9
)
plt.show()
```
