시각화 패키지 Matplotlib

시각화 패키지 Matplotlib

Matplotlib는 파이썬에서 자료를 차트(chart)나 플롯(plot)으로 시각화(visulaization)하는 패키지이다. Matplotlib는 다음과 같은 정형화된 차트나 플롯 이외에도 저수준 api를 사용한 다양한 시각화 기능을 제공한다.

• 라인 플롯(line plot)
• 스캐터 플롯(scatter plot)
• 컨투어 플롯(contour plot)
• 서피스 플롯(surface plot)
• 바 차트(bar chart)
• 히스토그램(histogram)
• 박스 플롯(box plot)

Matplotlib를 사용한 시각화 예제들을 보고 싶다면 Matplotlib 갤러리 웹사이트를 방문한다.

• http://matplotlib.org/gallery.html

pylab 서브패키지

Matplotlib 패키지에는 pylab 라는 서브패키지가 존재한다. 이 pylab 서브패키지는 matlab 이라는 수치해석 소프트웨어의 시각화 명령을 거의 그대로 사용할 수 있도록 Matplotlib 의 하위 API를 포장(wrapping)한 명령어 집합을 제공한다. 간단한 시각화 프로그램을 만드는 경우에는 pylab 서브패키지의 명령만으로도 충분하다. 다음에 설명할 명령어들도 별도의 설명이 없으면 pylab 패키지의 명령라고 생각하면 된다.

Matplotlib 패키지를 사용할 때는 보통 다음과 같이 주 패키지는 mpl 이라는 별칭(alias)으로 임포트하고 pylab 서브패키지는 plt 라는 다른 별칭으로 임포트하여 사용하는 것이 관례이므로 여기에서도 이러한 방법을 사용한다.

In [1]:

import matplotlib as mpl import matplotlib.pylab as plt

주피터 노트북을 사용하는 경우에는 다음처럼 매직(magic) 명령으로 노트북 내부에 그림을 표시하도록 지정해야 한다.

%matplotlib inline

라인 플롯¶

가장 간단한 플롯은 선을 그리는 라인 플롯(line plot)이다. 라인 플롯은 데이터가 시간, 순서 등에 따라 어떻게 변화하는지 보여주기 위해 사용한다.

명령은 pylab 서브패키지의 plot 명령을 사용한다.

• http://Matplotlib.org/api/pyplot_api.html#Matplotlib.pyplot.plot

만약 데이터가 1, 4, 9, 16 으로 변화하였다면 다음과 같이 plot 명령에 데이터 리스트 혹은 ndarray 객체를 넘긴다.

In [2]:

plt.title("Plot") plt.plot([1, 4, 9, 16]) plt.show()

 

이 때 x 축의 자료 위치 즉, 틱(tick)은 자동으로 0, 1, 2, 3 이 된다. 만약 이 x tick 위치를 별도로 명시하고 싶다면 다음과 같이 두 개의 같은 길이의 리스트 혹은 배열 자료를 넣는다.

In [3]:

plt.title("x ticks") plt.plot([10, 20, 30, 40], [1, 4, 9, 16]) plt.show()

show 명령은 시각화 명령을 실제로 차트로 렌더링(rendering)하고 마우스 움직임 등의 이벤트를 기다리라는 지시이다. 주피터 노트북에서는 셀 단위로 플롯 명령을 자동 렌더링 해주므로 show 명령이 필요없지만 일반 파이썬 인터프리터로 가동되는 경우를 대비하여 항상 마지막에 실행하도록 한다. show 명령을 주면 마지막 플롯 명령으로부터 반환된 플롯 객체의 표현도 가려주는 효과가 있다.

그림의 구조

Matplotlib가 그리는 그림은 Figure 객체, Axes 객체, Axis 객체 등으로 구성된다. Figure 객체는 한 개 이상의 Axes 객체를 포함하고 Axes 객체는 다시 두 개 이상의 Axis 객체를 포함한다. 다음 그림은 이 구조를 설명하고 있다.

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