Matplotlib에서 그래프를 그린 후 이미 생성된 범례(legend)를 수정해야 하는 경우가 종종 있습니다. 다행히 Matplotlib는 범례 객체의 다양한 속성을 자유롭게 변경할 수 있는 여러 가지 방법을 제공합니다.범례 수정 절차그림(figure) 크기를 설정하고 서브플롯 주변과 사이의 여백을 조정합니다.plot() 메서드를 사용해 두 개의 리스트 데이터와 라벨(label)을 지정하여 선 그래프를 그립니다.legend() 메서드로 그래프 위에 범례를 배치합니다.생성된 범례 객체에 대해 set_title() 메서드를 호출하여

개요Matplotlib로 그린 플롯을 다시 그리지 않고 재사용하고 싶은 경우가 종종 있습니다. 예를 들어 실시간 데이터 시각화나 인터랙티브 차트를 만들 때는 기존 라인 객체의 데이터만 갱신하는 것이 성능 면에서 훨씬 효율적입니다. 이 글에서는 set_ydata()와 set_linewidth() 같은 메서드를 활용해 기존 플롯을 손쉽게 업데이트하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.플롯 재사용 단계먼저 figure.figsize로 그림 크기를 설정하고, figure.autolayout 옵션으로 서브플롯 주변과 사이의 여백을 자동 조정합니

Qt 없이 Matplotlib만 설치하기Conda 환경에서 Matplotlib를 설치하면 기본적으로 Qt와 같은 GUI 툴킷이 함께 설치되는 경우가 많습니다. 하지만 GUI 백엔드가 필요 없거나 더 가벼운 환경을 원한다면 matplotlib-base 패키지를 사용하는 것이 좋습니다. 이 패키지는 Qt 등 불필요한 GUI 의존성을 제외한 Matplotlib의 핵심 플로팅 기능만 포함하고 있어, Windows에서도 간편하게 설치할 수 있습니다.기본 설치 명령어Conda로 matplotlib-base 패키지를 설치하려면 터미널(Anaco

Pandas로 여러 개의 막대그래프(barplot)를 그릴 때 그룹 내 막대 사이의 간격을 조절하고 싶다면 plot() 메서드의 linewidth 매개변수를 활용하면 됩니다. 막대의 테두리 색(edgecolor)을 흰색으로 지정하고 선 두께를 늘리면 막대 사이에 시각적인 공백이 생겨 마치 간격이 넓어진 것처럼 표현됩니다. 구현 단계 그림(figure) 크기를 설정하고 서브플롯 주변 및 사이의 여백을 자동으로 조정합니다. 두 개의 열(column)을 가진 딕셔너리를 생성합니다. 딕셔너리로부터 2차원 테이블 형태의 데이터프레임(Dat

Seaborn의 factorplot()을 사용할 때 선 두께(linewidth)와 마커 크기(markersize)를 각각 따로 조절해야 하는 경우가 있습니다. 이때는 scale 매개변수를 활용하면 간단하게 해결할 수 있습니다.다음 단계에 따라 진행해 보겠습니다.그림(figure) 크기를 설정하고, 서브플롯 주변과 사이의 여백(padding)을 자동으로 조정합니다.Seaborn의 온라인 저장소에서 예제 데이터셋을 불러옵니다.factorplot() 메서드에서 scale 매개변수를 사용하여 마커 크기를 조절합니다.show() 메서드를 호

pylab(매트플롯립)으로 생성한 그림을 키 입력이나 마우스 클릭이 있을 때까지 일시 정지하려면 button_press_event 이벤트를 활용하면 됩니다. 이 이벤트를 캔버스에 연결하고, 클릭 여부에 따라 상태를 전환하는 방식으로 그래프의 재생과 일시 정지를 제어할 수 있습니다.구현 단계그림 크기를 설정하고 서브플롯 주변과 사이의 여백을 자동으로 조정합니다.백엔드를 TkAgg로 설정합니다.대화형(interactive) 모드를 켭니다.새 그림을 생성하거나 기존 그림을 활성화합니다.일시 정지 상태를 나타내는 변수 pause = Fal

개요Matplotlib의 imshow() 함수는 이미지나 히트맵을 표시할 때 유용하지만, 일반적인 플롯과 달리 범례(legend)를 직접 지원하지 않습니다. 이 문제를 해결하려면 각 고유 데이터 값에 해당하는 더미(dummy) 플롯 요소를 미리 만들어 두고, 이를 범례 항목으로 활용하는 우회 기법을 사용해야 합니다.아래 단계를 따라 하면 imshow()로 그린 이미지에도 깔끔하게 범례를 추가할 수 있습니다.그림(figure) 크기를 설정하고 서브플롯 주변 및 사이의 여백을 조정합니다.numpy를 사용하여 무작위 데이터를 생성합니다.

데이터 분석에서 특정 시점에 발생한 이벤트를 시각화해야 하는 경우가 자주 있습니다. Matplotlib의 eventplot() 함수를 사용하면 시간축 위에 발생한 이벤트들을 간단하고 직관적으로 표현할 수 있습니다. 이 글에서는 단계별로 구현 방법을 살펴보겠습니다.구현 단계그림(figure) 크기를 설정하고 서브플롯 주변과 사이의 여백을 조정합니다.이벤트가 발생할 수 있는 데이터 포인트 목록을 생성합니다.y, xmin, xmax 값을 지정하여 수평선을 그립니다.주어진 위치들에 동일한 평행선(이벤트 마커)들을 배치합니다.show() 메

Matplotlib에서 pyplot 함수를 Figure 인스턴스에 연결하려면 figure() 메서드를 사용하여 새 Figure를 생성한 뒤, 여기에 Axes(축)를 추가하면 됩니다.구현 단계Figure 크기를 설정하고 서브플롯 주변 및 사이의 여백(padding)을 조정합니다.figure() 메서드를 사용하여 새 Figure를 생성하거나 기존 Figure를 활성화합니다.서브플롯 배치의 일부로 Figure에 ~.axes.Axes(축 객체)를 추가합니다.set_title() 메서드를 사용하여 해당 축에 제목을 설정합니다.show() 메

Matplotlib에서 pylab 또는 pyplot 백엔드가 인라인(inline) 모드로 실행되고 있는지 확인하려면 get_backend() 메서드를 사용하면 됩니다.이 메서드는 현재 활성화된 백엔드의 이름을 문자열로 반환해 주기 때문에, Jupyter Notebook이나 IPython 같은 대화형 환경에서 어떤 백엔드가 설정되어 있는지 손쉽게 파악할 수 있습니다.예제 코드import matplotlib backend = matplotlib.get_backend() print(Backend:, backend)실행 결과Backen

Seaborn의 pairplot()으로 생성한 다이어그램에 전체 제목을 표시하려면 pp.fig.suptitle() 메서드를 활용하면 됩니다. pairplot은 여러 개의 서브플롯으로 구성되어 있기 때문에, 개별 축이 아닌 전체 figure에 제목을 지정해야 한다는 점이 핵심입니다.구현 단계그림 크기를 설정하고 서브플롯 간의 여백을 조정합니다.Pandas 데이터프레임을 생성합니다. 데이터프레임은 2차원이면서 크기가 가변적이고, 이질적인 데이터를 담을 수 있는 표 형태의 자료구조입니다.데이터셋에서 변수 간 쌍별(pairwise) 관계를

collections.Counter를 사용해 히스토그램을 그리려면 Matplotlib의 bar() 메서드를 활용하면 됩니다. bar() 메서드 안에서 collections.Counter()를 호출하여 각 요소의 빈도수를 구하고, 이를 막대의 높이로 사용해 시각화할 수 있습니다.구현 단계그림(figure) 크기를 설정하고 서브플롯 주변과 사이의 여백(padding)을 조정합니다.데이터 포인트로 이루어진 리스트를 생성합니다.collections.Counter()를 사용하여 딕셔너리 d를 만듭니다. 각 요소가 키(key), 빈도수가 값(

개요 Matplotlib로 데이터를 시각화하다 보면 여러 개의 그림(figure)을 동시에 띄워 놓고 작업하는 경우가 흔합니다. 이때 각 그림을 일일이 저장하는 것은 번거로운 작업입니다. 이 글에서는 PdfPages 클래스와 plt.get_fignums() 함수를 활용해 현재 열려 있는 모든 그림을 단 한 번의 실행으로 하나의 PDF 파일에 저장하는 방법을 알아보겠습니다. 구현 단계 그림 크기를 설정하고 서브플롯 주변과 사이의 패딩을 조정합니다. figure() 메서드를 사용해 새 그림(fig1)을 생성하거나 기존 그림을 활성

데이터 분석에서 각 그룹의 데이터 개수가 서로 다른 경우, 즉 가변 길이(variable length) 데이터를 다룰 때가 많습니다. Matplotlib의 boxplot() 함수는 리스트 안에 길이가 다른 여러 리스트를 넣어도 문제없이 처리할 수 있어, 이런 상황에서 매우 유용합니다.아래 단계를 따라 하면 가변 길이 데이터로 박스플롯을 손쉽게 그릴 수 있습니다.구현 단계그림(figure) 크기를 설정하고, 서브플롯 주변과 사이의 여백(padding)을 조정합니다.각각 길이가 다른 데이터 포인트들의 리스트를 준비합니다.boxplot(

데이터 시각화에서 계단 곡선(step curve)은 값이 연속적으로 변하지 않고 특정 지점에서 계단식으로 변하는 데이터를 표현할 때 유용합니다. Matplotlib의 pyplot을 사용하면 계단 곡선 아래 영역을 손쉽게 색으로 채울 수 있습니다. 이 글에서는 fill_between() 메서드와 step 옵션을 활용하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.구현 단계그림(figure) 크기를 설정하고, 서브플롯 주변과 사이의 여백(padding)을 조정합니다.NumPy를 사용하여 임의의 데이터 포인트 x, y1, y2를 생성합니다.곡선 아래

Matplotlib으로 그래프를 작성할 때 특정 선을 화면에서 숨기고 싶은 경우가 종종 있습니다. 이럴 때 line.remove() 메서드를 사용하면 간단하게 해당 선을 제거할 수 있습니다. 구현 단계 그림(figure) 크기를 설정하고 서브플롯 주변 및 사이의 여백을 조정합니다. numpy를 사용하여 x, y1, y2 데이터 포인트를 생성합니다. plot() 메서드를 호출하여 line1과 line2 두 개의 선을 그립니다. 선을 숨기려면 line.remove() 메서드를 호출합니다. 범례(legend)를 그림의 오른쪽 상단에 배

Matplotlib에서 로그 스케일(log scale)을 적용한 그래프에 보조 눈금(minor tick) 레이블을 표시하려면 몇 가지 단계를 순서대로 따라 하면 됩니다.구현 단계그림(figure) 크기를 설정하고, 서브플롯 주변과 사이의 여백(padding)을 조정합니다.NumPy를 사용하여 x, y 데이터 포인트를 생성합니다.plot() 메서드로 x와 y 데이터를 그래프에 그립니다.gca() 메서드로 현재 축(current axis) 객체를 가져옵니다.set_yscale(log)으로 y축을 로그 스케일로 설정합니다.tick_par

개요Matplotlib에서 두 직선의 교차점을 계산하고, 그 지점을 지나는 수평선과 수직선을 함께 시각화하려면 아래 단계를 따르면 됩니다. 핵심 원리는 두 직선의 방정식 y = mx + c에서 기울기(m)와 y절편(c)을 이용해 연립방정식을 풀어 교차 좌표(xi, yi)를 구하는 것입니다.구현 단계그림(figure) 크기를 설정하고 서브플롯 주변의 여백을 조정합니다.기울기 (m1, m2)와 절편 (c1, c2) 값을 초기화하여 두 직선을 정의합니다.numpy를 사용해 x축 데이터 포인트를 생성합니다.plot() 메서드로 두 직선을

Matplotlib에서 극좌표(polar) 축 위에 사인 곡선을 그리려면 아래 단계를 순서대로 따르면 됩니다. 핵심은 add_subplot() 호출 시 projection=polar 옵션을 지정하는 것입니다.구현 단계그림(figure) 크기를 설정하고, 서브플롯 사이와 주변의 여백을 자동으로 조정합니다.figure() 메서드를 사용해 새 그림을 생성하거나 기존 그림을 활성화합니다.서브플롯 배치의 일부로 ~.axes.Axes를 그림에 추가하되, projection=polar 인자를 전달해 극좌표 축을 생성합니다.numpy를 이용해 x

개요데이터 분석 작업 중 단일 IPython 노트북에서 동일한 Matplotlib 그림(figure)을 반복해서 확인해야 하는 경우가 종종 있습니다. 이 글에서는 fig.show() 메서드를 활용해 한 번 만든 그림을 여러 번 다시 표시하는 방법을 단계별로 알아봅니다.구현 단계동일한 Matplotlib 그림을 여러 번 표시하려면 아래 단계를 순서대로 따르면 됩니다.그림 크기(figure size)를 설정하고, 서브플롯(subplots) 사이와 주변의 패딩(padding)을 조정합니다.그림(figure)과 서브플롯 집합을 생성합니다.