[파이썬] matplotlib 사용자 정의 스타일 작성

07 Sep 2023

matplotlib

소개

Matplotlib은 Python에서 데이터 시각화를 위한 가장 인기있는 라이브러리 중 하나입니다. 그러나 기본 스타일을 사용하면 그래프가 한결같고 단조로워 보일 수 있습니다. 이러한 이유로 Matplotlib은 사용자가 자신만의 독특한 스타일을 만들 수 있는 유연한 스타일 시스템을 제공합니다.

이 블로그 포스트에서는 Matplotlib에서 사용자 정의 스타일을 작성하는 방법을 알아보겠습니다. 코드 예제를 통해 간단하게 이해해보도록 하겠습니다.

1. 새로운 스타일 생성

새로운 스타일을 생성하기 위해서는 Matplotlib의 style 모듈을 사용해야 합니다. 다음 코드를 사용하여 새로운 스타일을 정의할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 스타일 이름과 스타일 설정 딕셔너리를 정의합니다.
new_style = 'custom_style'
custom_style = {
    'figure.facecolor': 'white',                # 그래프 배경색
    'axes.facecolor': 'lightgray',              # 그래프 영역 배경색
    'axes.grid': True,                          # 그리드 표시 여부
    'axes.edgecolor': 'gray',                   # 축의 테두리 색
    'axes.labelcolor': 'black',                 # 축 레이블 색
    'axes.titlecolor': 'black',                 # 축 제목 색
    'lines.linewidth': 2,                       # 데이터 라인 너비
    'lines.marker': 'o',                        # 데이터 점 모양
    'lines.markersize': 8,                      # 데이터 점 크기
    'grid.color': 'white',                      # 그리드 색
    'grid.linestyle': '-',                      # 그리드 선 스타일
    'text.color': 'black',                      # 텍스트 색
    'figure.figsize': (8, 6),                   # 그래프 크기
}

# 새로운 스타일을 등록합니다.
plt.style.use(new_style)
plt.style.use(custom_style)

위 코드에서 custom_style 딕셔너리를 사용하여 원하는 스타일을 정의할 수 있습니다. 이 예제에서는 그래프의 배경색, 그리드 여부, 축의 색상 등을 설정하였습니다.

2. 스타일 사용

plt.style.use() 함수를 사용하여 원하는 스타일을 사용할 수 있습니다. 다음 예제 코드를 통해 스타일을 적용하는 방법을 확인할 수 있습니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 생성
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 그래프 그리기
plt.plot(x, y)

# 스타일 적용
plt.style.use('custom_style')

# 그래프 출력
plt.show()

위 코드에서 plt.style.use() 함수를 사용하여 custom_style을 적용하고 있습니다.

3. 기본 스타일 복원

스타일을 적용하고 나서 기본 스타일로 돌아가려면 plt.style.use('default')를 사용하면 됩니다. 다음 코드는 기본 스타일로 변경하는 예입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 기본 스타일로 변경
plt.style.use('default')

결론

Matplotlib의 사용자 정의 스타일은 그래프의 외관을 자유롭게 변경하는 데 사용할 수 있는 강력한 기능입니다. 이 블로그 포스트에서는 스타일을 만드는 방법과 적용하는 방법을 알아보았습니다. 스타일을 적절하게 사용하여 데이터 시각화를 더욱 효과적으로 만들어 보세요. 그래프가 훨씬 더 멋진 모습으로 나타날 것입니다!