Matplotlib-2 (3) 사용법, (4) 함수

[참조]

• 공학자를 위한 Python, 조정래, 2022: 4. Matplotlib
  https://wikidocs.net/14570
• Dookie Kim, Python: From Beginning to Application, 2022 [PDF]

Matplotlib은 그래프를 그리는 패키지이다.

(3) 사용법

1) matplotlib 구동 방식

a) API 객체 방식: matplotlib의 객체지향라이브러리 활용 
b) plt 함수 방식: 객체지향 API로 구현한 matplotlib.pyplot 모듈의 함수
 

• API 객체는 다음 3가지 객체로 구성되어 있다
   a) FigureCanvas: 그림 캔퍼스
   b) Renderer: FigureCanvas에 그리는 도구
   c) Artist: Renderer가 FigureCanvas에 그리는 방법 
   
• Artist 객체의 2가지 유형은 다음과 같다.
   a) Primitives: Line2D, Rectangle, Text, AxesImage, Patch 등으로 캔버스에 그려지는 객체
   b) Containers: Axis, Axes, Figure 등으로 primitives가 위치할 대상 
   

• Ex) API 객체 방식

  
  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  
  X = np.linspace(0,1,40)
  Y1 = np.cos(4*np.pi*X)
  Y2 = np.cos(4*np.pi*X)*np.exp(-2*X)
  
  fig = plt.figure() # figure 객체 생성
  ax = fig.subplots() # axes 생성
  ax.plot(X,Y1,'r-*',lw=1) # axes에 plot() 함수
  ax.plot(X,Y2,'b--',lw=1)
          

• Ex) plt.plot 함수 방식

  
  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  
  X = np.linspace(0,1,40)
  Y1 = np.cos(4*np.pi*X)
  Y2 = np.cos(4*np.pi*X)*np.exp(-2*X)
  
  plt.plot(X,Y1,'r-*',lw=1) # plt의 plot() 함수
  plt.plot(X,Y2,'b--',lw=1)
          

• Ex) API 객체 방식 + plt.subplots 함수 방식

  
  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  
  X = np.linspace(0,1,40)
  Y1 = np.cos(4*np.pi*X)
  Y2 = np.cos(4*np.pi*X)*np.exp(-2*X)
  
  fig,ax = plt.subplots() # plt.subplots() 함수는 figure 객체 생성, ax=figure.subplots()를 호출
  ax.plot(X,Y1,'r-*',lw=1)
  ax.plot(X,Y2,'b--',lw=1)
          

  
  

2) axes vs axis

• Axes  
  plot으로 나타낸 하나의 그래프(또는 차트). 각각의 Axes는 개별적인 제목 및 x, y label을 가질 수 있다. 
   
• Axis
  x축, y축의 범위
  
  

3) subplot

• 
  Ex) API 객체 방식
  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  
  X = np.linspace(0,1,40)
  Y1 = np.cos(4*np.pi*X)
  Y2 = np.cos(4*np.pi*X)*np.exp(-2*X)
  
  fig = plt.figure()
  
  ax = fig.add_subplot(2,1,1)
  ax.plot(X,Y1,'r-*',lw=1)
  ax.grid(True)
  ax.set_ylabel(r'$sin(4 \pi X)$')
  ax.axis([0,1,-1.5,1.5]) # x축, y축의 범위
  
  ax = fig.add_subplot(2,1,2)
  ax.plot(X,Y2,'b--o',lw=1)
  ax.grid(True)
  ax.set_xlabel('X')
  ax.set_ylabel(r'$ e^{-2x} sin(4\pi X) $') # raw 문자열
  ax.axis([0,1,-1.5,1.5]) x축, y축의 범위
  
  fig.tight_layout()
  plt.show()
          

• 
  Ex) plt.subplot 함수 방식
  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  
  X = np.linspace(0,1,40)
  Y1 = np.cos(4*np.pi*X)
  Y2 = np.cos(4*np.pi*X)*np.exp(-2*X)
  
  plt.subplot(2,1,1)
  plt.plot(X,Y1,'r-*',lw=1)
  plt.grid(True)
  plt.ylabel(r'$sin(4 \pi X)$')
  plt.axis([0,1,-1.5,1.5])
  
  plt.subplot(2,1,2)
  plt.plot(X,Y2,'b--o',lw=1)
  plt.grid(True)
  plt.xlabel('X')
  plt.ylabel(r'$ e^{-2x} sin(4\pi X) $')
  plt.axis([0,1,-1.5,1.5])
  
  plt.tight_layout()
  plt.show()
          

• 
  Ex) API 객체 방식 + plt.subplots 함수 방식
  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  
  X = np.linspace(0,1,40)
  Y1 = np.cos(4*np.pi*X)
  Y2 = np.cos(4*np.pi*X)*np.exp(-2*X)
  
  fig,ax = plt.subplots(2,1)
  
  ax[0].plot(X,Y1,'r-*',lw=1)
  ax[0].grid(True)
  ax[0].set_ylabel(r'$sin(4 \pi X)$')
  ax[0].axis([0,1,-1.5,1.5])
  
  ax[1].plot(X,Y2,'b--o',lw=1)
  ax[1].grid(True)
  ax[1].set_xlabel('X')
  ax[1].set_ylabel(r'$ e^{-2x} sin(4\pi X) $')
  ax[1].axis([0,1,-1.5,1.5])
  
  plt.tight_layout()
  plt.show()
          

  

(4) 함수

1) getp()

• matplotlib의 객체 정보를 구한다.

# axes = [
# animated = False
# alpha = None
# agg_filter = None
plt.getp(fig)

Ex)
# clip_box = None
# clip_on = True
# ...
        

 

2) gca(), gcf(), axis()

• gca()로 현재(current) axes 객체를 구하며, 없을 경우 생성한다.
• gcf()로 현재(current) figure 객체를 구하며, 없을 경우 생성한다.
   

• Ex)

  
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  plt.gca().plot([1,2,3]) # 이전 그림이 없으면 생성
  plt.gca().plot([7,8,9]) # 현재 그림에 그림
          

  

• Ex) axis() 함수

  
  axis() : 축의 [xmin, xmax, ymin, ymax]를 리턴
  axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) : 축의 범위를 지정
  axis(‘off’) : 축과 label을 없앰
  axis(‘equal’)
  axis(‘scaled’)
  axis(‘tight’)
  axis(‘image’)
  axis(‘auto’)
  axis(‘normal’)
  axis(‘square’)
          

3) size와 face color

• Figure의 크기를 조정하거나 face color를 조정

• Ex) figure()로 생성할 때 인자로 조정

  
  plt.figure(figsize=(10,5),facecolor='yellow')
          

  

• Ex) 기존 figure에 함수 호출

  
  fig = plt.gcf() # figure 객체 생성
  
  fig.set_size_inches(10,5) # 기존 figure에 함수 호출
  
  fig.patch.set_facecolor('white') # 기존 figure에 함수 호출
  
  # figure의 face color가 gray일 경우 강제로 white로 지정할 수 있다.
  
          

4) savefig()

• figure()로 그림 객체를 만든 후, savefig() 함수로 저장한다.

• Ex)

  
  f = plt.figure()
  f.savefig('Figure_6.png')
          

• Ex) 고해상도

  
  plt.savefig('f03.png',dpi=300)
          

5) set_aspect(), set_visible(), set_frame_on()

• Ex) x축, y축, 프레임 없앰

  
  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  
  t = np.arange(0.0, 1.0 + 0.01, 0.01)
  s = np.cos(2*2*np.pi*t)
  plt.plot(t,s,'-',lw=2)
  
  #get current axes
  ax = plt.gca()
  
  # aspect ratio
  ax.set_aspect('equal', 'datalim') # x축과 y축이 같은 스케일링; 화면 limit에 맞춤
  
  # axis 없애기
  ax.get_xaxis().set_visible(False)
  ax.get_yaxis().set_visible(False)
  
  # frame 선 없애기
  ax.set_frame_on(False)
  
  plt.tight_layout()
          

  

6) 두 개의 y축: ax2 = ax1.twinx()

• Ex)

  
  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  
  # 첫 번째 y축 그래프
  fig, ax1 = plt.subplots()
  t = np.arange(0.01, 10.0, 0.01) # 동일한 x축
  s1 = np.exp(t)
  ax1.plot(t, s1, 'b-')
  
  ax1.set_xlabel('time (s)')
  ax1.set_ylabel('exp', color='b')
  ax1.tick_params('y', colors='b')
  
  # 두 번째 y축 그래프
  ax2 = ax1.twinx()
  s2 = np.sin(2 * np.pi * t)
  ax2.plot(t, s2, 'r.')
  ax2.set_ylabel('sin', color='r')
  ax2.tick_params('y', colors='r')
  
  fig.tight_layout()
  plt.show()
          

  

7) 도형 그리기

• Ex)

  
  import matplotlib.pyplot as plt # Line 그리기
  import matplotlib.patches as patches # 도형 그리기
  from matplotlib.path import Path # 폐곡선 그리기
  
  # circle(원형)
  circle = patches.Circle((0,0),radius=1.,color = '.75')
  plt.gca().add_patch(circle)
  
  #rectangle(사각형)
  rect = patches.Rectangle((2.5, -.5), 2., 1., color = '.75')
  plt.gca().add_patch(rect)
  
  # Ellipse(타원형)
  ellipse = patches.Ellipse((0, -2.), 2., 1., angle = 45., color ='.75')
  plt.gca().add_patch(ellipse)
  
  # Path(폐곡선)
  verts = [ # 꼭지점 생성
    (3., -2), # left, bottom
    (3., -1.), # left, top
    (4., -1.), # right, top
    (4., -2), # right, bottom
    (3., -2.), # ignored
    ]
  
  codes = [Path.MOVETO, # 시작점
    Path.LINETO,
    Path.LINETO,
    Path.LINETO, 
    Path.CLOSEPOLY, # 폐곡선
    ]
  
  path = Path(verts, codes)
  patch = patches.PathPatch(path, color='.75')
  plt.gca().add_patch(patch)
  
  plt.gca().set_xlim(-2,2) # x축 범위: (-2,2)
  plt.gca().set_ylim(-2,2) # y축 범위: (-2,2)
  
  plt.axis('scaled') # 모든 그림을 나타내도록 axis 범위를 조절
  plt.grid(True)
  plt.show()
          

8) subplot 위치 및 크기 조정: subplot2grid()

• Ex)

  
  import matplotlib.pyplot as plt 
  
  ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3)
  plt.text(0.5,0.5,r'ax1')
  
  ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2)
  plt.text(0.5,0.5,r'ax2')
  
  ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), rowspan=2)
  plt.text(0.5,0.5,r'ax3')
  
  ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0))
  plt.text(0.5,0.5,r'ax4')
  
  ax5 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 1))
  plt.text(0.5,0.5,r'ax5')
  
  plt.show()
          

  

9) 대수그래프: plt.xscale("log")

• Ex)

  
  import matplotlib.pyplot as plt 
  import numpy as np
  
  RS = np.loadtxt('RS_S1.txt', skiprows=1,
  dtype={'names': ('T', 'DBE', 'MCE'), 'formats': ('f4', 'f4', 'f4')})
  RSp= np.loadtxt('RS_S1p.txt', skiprows=1,
  dtype={'names': ('T', 'DBE', 'MCE'), 'formats': ('f4', 'f4', 'f4')})
  
  plt.plot(RS['T'],RS['MCE'],'r',label=r'$MCE$')
  plt.plot(RS['T'],RS['DBE'],'b--',label=r'$DBE$')
  plt.plot(RSp['T'],RSp['MCE'],'ro')
  plt.plot(RSp['T'],RSp['DBE'],'bo')
  
  plt.legend(loc='upper right')
  
  plt.xlabel('Period (sec)')
  plt.xlim([0.01,8])
  plt.xscale("log")
  plt.ylabel('Spectral acceleration (g)')
  plt.minorticks_on()
  plt.grid(True,which='both')
  plt.show()