[Data Viz] More tips

Matplotlib tips

• fig.set_facecolor('gray') : 배경색상 설정

• fig.add_subplot(121), plt.subplots(1, 2) : 서브플롯 추가

• fig.add_subplot(sharex=True/Flase), plt.subplots(sharey=True/False) : x축과 y축 값 공유

• dpi파라미터는 해상도 설정이며 기본 100의 값으로 설정되어 있다.

• subplots로 생성하면 ndarray형식으로 반환하기 때문에 이중 반복을 피하기 위해 flatten을 적절히 사용해주면 좋다.

• 파라미터 aspect : x축에 대한 y축의 비율을 지정할 수 있다.

• fig.add_gridspec(size) : 원하는 grid를 나누고 슬라이싱을 통해 차트를 그릴 수 있다.

• ax.inset_axes([x, y, x_delta, y_delta]) : 미니맵과 같은 작은 서브플롯을 그릴 때 사용

• ax.grid() : 격자 표시

  • which : major ticks, minor ticks ('minor', 'major', 'both'로 조정하며 set_ticks(minor=True)로 minor를 표시할 수 있다.)
  • axis : x, y, both (둘다 표시)
  • linestyle
  • linewidth
  • zorder
  • matplot에는 기본적인 .grid()만 제공하기 때문에 격자모양을 곡선과 같이 다양한 모양을 나타낼 때는 .plot()으로 다양한 파라미터와 함께 그려준다.

• ax.axvline(), ax.axhline() : 직교좌표계의 평행선 위치에 대한 설정

  • ax의 전체를 0부터 1로 삼아 ax.axvline(ymin=0.3, ymax=0.7)과 같이 비율로 특정 영역에 표시할 수 있다.

• ax.axvspan(), ax.hspan() : 특정 부분의 면적을 표시

• ax.spines

  • ax.spines['position'].set_visible() : 특정 변을 삭제

  • ax.spines['position'].set_linewidth() : 특정 변의 두께 조정

  • ax.spines['left'].set_position('center') : 특정 변의 위치 이동(top, right를 삭제후 left(y), bottom(x)를 center로 이동시켜 많이 사용한다.)

  • 축은 center말고도 아래와 같이 지정할 수 있다.

  • 'center' -> ('axes', 0.5)

  • 'zero' -> ('data', 0.0)

Settings

• plt.rcParams['setting key']를 통해 설정 변경이 가능하다.

• plt.rc('setting key'= value, ...)로도 변경할 수 있다.

• plt.rcParams.update(plt.rcParamsDefault) : default로 되돌리기

• print(mpl.style.available) : 사용가능한 테마 보기

• mpl.style.use('seaborn') : 특정 테마로 변경하기