matplotlib은 파이썬에서 데이터 시각화를 위한 강력한 도구이다. matplotlib를 사용하면 다양한 그래프와 차트를 생성할 수 있으며, 데이터 분석 작업에서 필수적인 도구로 사용된다. 이번 글에서는 matplotlib의 구성 요소를 자세히 살펴보겠다.

그림(Figure)

그림(Figure)은 matplotlib에서 가장 상위 계층의 컨테이너이다. 모든 그래프 요소들은 그림 안에 위치하게 되며, 그림의 전체 크기와 배경을 설정할 수 있다.

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()  # 그림 생성

서브플롯(Subplot)

서브플롯(Subplot)은 그림 내부에 위치한 그래프를 의미한다. 하나의 그림 안에 여러 개의 서브플롯을 생성할 수 있으며, 서브플롯은 행과 열의 형태로 배열될 수 있다.

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)  # 2x2 형태의 서브플롯 생성

축(Axes)

축(Axes)은 서브플롯 안에 위치한 데이터 영역을 의미한다. 모든 그래프와 차트는 하나의 축에 그려지게 되며, 축은 x축과 y축으로 구성된다.

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()  # 서브플롯 생성

ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])  # 데이터를 포인트로 연결하는 선 그래프

레이블(Label)과 제목(Title)

레이블(Label)은 x축과 y축에 표시되는 텍스트를 의미한다. 레이블은 축의 값에 대한 설명이나 단위 표시 등을 포함할 수 있다.

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
ax.set_xlabel('X축')  # x축 레이블 설정
ax.set_ylabel('Y축')  # y축 레이블 설정

제목(Title)은 그림이나 서브플롯에 대한 설명을 나타낸다. 제목은 그림의 상단 중앙에 배치되며, 여러 개의 서브플롯이 있는 경우 각각의 서브플롯에도 개별적으로 제목을 설정할 수 있다.

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
ax.set_title('그래프 제목')  # 그래프 제목 설정

범례(Legend)

범례(Legend)는 그래프에 포함된 요소들에 대한 설명을 제공한다. 각 요소에 대한 레이블을 지정하고 범례를 생성하면, 그래프 내에 범례가 표시된다.

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3], label='선 그래프')
ax.legend()  # 범례 생성

위에서 소개된 구성 요소들은 matplotlib에서 데이터 시각화를 위해 자주 사용되는 기본적인 요소들이다. 이를 조합하여 다양하고 멋진 그래프를 만들 수 있다. matplotlib의 다양한 기능과 옵션을 찾아보면, 더욱 다양한 시각화 작업을 수행할 수 있을 것이다.