matplotlib 스타일 이름 확인하는 방법 – plt.style.library 완벽 정리

matplotlib으로 그래프를 그릴 때 미리 정의된 스타일(style)을 활용하면 복잡한 설정 없이도 손쉽게 차트의 디자인을 바꿀 수 있습니다. 하지만 어떤 스타일이 있는지, 각 스타일의 이름은 무엇인지 알아야 사용할 수 있겠죠?

이 글에서는 matplotlib에서 사용 가능한 스타일 이름과 세부 설정값을 확인하는 방법을 소개합니다.

1. plt.style.library로 전체 스타일 정보 확인하기

matplotlib에 내장된 모든 스타일의 이름과 상세 설정(RcParams)을 한 번에 확인하려면 plt.style.library를 출력하면 됩니다.

• matplotlib.pyplot을 plt로 임포트

• print(plt.style.library) 실행

예제 코드

import matplotlib.pyplot as plt

print(plt.style.library)

출력 결과

{'bmh': RcParams({'axes.edgecolor': '#bcbcbc',
    'axes.facecolor': '#eeeeee',
    'axes.grid': True,
    'axes.labelsize': 'large',
    'axes.prop_cycle': cycler('color', ['#348ABD', '#A60628', '#7A68A6',
        '#467821', '#D55E00', '#CC79A7', '#56B4E9', '#009E73',
        '#F0E442', '#0072B2']),
    'axes.titlesize': 'x-large',
    'grid.color': '#b2b2b2',
    'grid.linestyle': '--',
    ...}),
'classic': RcParams({'_internal.classic_mode': True,
    'axes.edgecolor': 'k',
    'axes.facecolor': 'w',
    'figure.figsize': [8.0, 6.0],
    ...}),
...}

출력 결과를 보면 'bmh', 'classic', 'fivethirtyeight', 'seaborn' 등 다양한 스타일 이름이 딕셔너리(dictionary) 형태의 키(key)로 나타납니다. 각 키에 연결된 값(RcParams)에는 해당 스타일이 적용하는 배경색, 격자(grid) 여부, 선 두께, 폰트 크기 등의 세부 설정이 담겨 있습니다.

2. 스타일 이름만 간단히 보고 싶다면? plt.style.available

전체 설정까지는 필요 없고 스타일 이름 목록만 확인하고 싶다면 plt.style.available을 사용하는 것이 더 깔끔합니다.

import matplotlib.pyplot as plt

print(plt.style.available)

출력 결과 예시

['Solarize_Light2', '_classic_test_patch', 'bmh', 'classic',
'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot',
'grayscale', 'seaborn-v0_8', 'seaborn-v0_8-bright', ...]

3. 확인한 스타일 적용하기

원하는 스타일 이름을 찾았다면 plt.style.use() 함수로 간단히 적용할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('ggplot')  # ggplot 스타일 적용

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 24, 15, 30, 22]

plt.plot(x, y)
plt.title('ggplot 스타일 적용 예시')
plt.show()

정리

• plt.style.library → 스타일 이름과 상세 설정(RcParams) 전체를 딕셔너리로 반환

• plt.style.available → 사용 가능한 스타일 이름만 리스트로 반환

• plt.style.use('스타일명') → 해당 스타일을 그래프에 적용

이 세 가지 메서드만 기억하면 matplotlib의 다양한 내장 스타일을 자유롭게 탐색하고 활용할 수 있습니다.