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.
Axes annotation with arrow
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
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.
글씨체에 따른 가독성 관련하여는 다음 내용을 참고하면 좋습니다.
style : 진하게나 기울임을 사용해 강조할 때 사용한다
weight : 글씨 두께를 설정하며 글씨체마다 상이하다
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.
zorder : z축으로의 순서 (ppt로 치면 맨 앞, 맨 뒤로 가져오기)
visible : 보이게 할지 안보이게 할지 정하는 기능. 잘 사용하지는 않음
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
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
2-4. Advanced
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()
3. Text API 별 추가 사용법 with 실습
3-0. 기본적인 플롯
student = pd.read_csv('./StudentsPerformance.csv')
student.head()
parental level of education
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
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
3-2. Ticks & Text
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
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.
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
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()
