Matplotlib은 Python에서 강력한 시각화 도구로 널리 사용되고 있습니다. 많은 경우 단일 플롯 윈도우로 작업하는 것이 적절하지만, 때로는 여러 개의 윈도우를 동시에 표시하거나 동기화해야 하는 경우도 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 Matplotlib에서 다중 윈도우를 생성하고 동기화하는 방법을 살펴보겠습니다.

다중 윈도우 생성하기

Matplotlib에서 다중 윈도우를 생성하는 가장 간단한 방법은 plt.subplots() 함수를 사용하는 것입니다. 이 함수는 여러 개의 플롯을 담은 Figure 객체와 각각의 Axes 객체를 반환합니다. Axes 객체는 플롯 윈도우 하나를 나타냅니다.

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

위의 예제에서 nrows와 ncols 매개변수는 생성할 윈도우의 행과 열의 수를 지정합니다. 이 경우 2x2 크기의 윈도우가 생성됩니다.

다중 윈도우 동기화하기

Matplotlib에서 다중 윈도우를 동기화하는 방법은 두 가지가 있습니다. 하나는 plt.show() 함수를 사용하여 각 윈도우를 순차적으로 표시하는 것이고, 다른 하나는 FuncAnimation 클래스를 사용하여 모든 윈도우를 동시에 업데이트하는 것입니다.

plt.show()를 사용한 동기화

plt.show() 함수는 현재 활성화된 윈도우와 그 안에 있는 모든 플롯을 표시합니다. 따라서 다중 윈도우 내의 플롯은 순차적으로 표시됩니다. 다음은 간단한 예제입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

axes[0, 0].plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
axes[0, 1].scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6])
axes[1, 0].bar([1, 2, 3], [4, 5, 6])
axes[1, 1].hist([1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5])

plt.show()

위의 예제에서는 2x2 크기의 윈도우를 생성하고, 각각의 플롯을 그린 뒤 plt.show()를 호출하여 윈도우를 표시합니다.

FuncAnimation을 사용한 동기화

FuncAnimation 클래스를 사용하면 각 윈도우를 동시에 업데이트할 수 있습니다. FuncAnimation은 사용자가 지정한 함수를 주기적으로 호출하여 애니메이션 효과를 생성합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

def update(frame):
    axes[0, 0].cla()
    axes[0, 0].plot(frame, frame)
    axes[0, 1].cla()
    axes[0, 1].scatter(frame, frame)
    axes[1, 0].cla()
    axes[1, 0].bar(frame, frame)
    axes[1, 1].cla()
    axes[1, 1].hist(frame)

ani = FuncAnimation(fig, update, frames=[1, 2, 3, 4])
plt.show()

위의 예제에서는 update() 함수를 정의하고, 각 윈도우의 플롯을 업데이트하는 로직이 포함되어 있습니다. FuncAnimation 클래스의 첫 번째 매개변수로는 Figure 객체를 전달하고, 두 번째 매개변수로는 update() 함수를 전달합니다. 마지막으로 frames 매개변수를 사용하여 각 프레임에서 호출될 값을 지정합니다.

이제 Matplotlib를 사용하여 다중 윈도우를 생성하고 동기화하는 방법을 알아보았습니다. 다중 윈도우를 활용하면 데이터의 다양한 측면을 한 번에 시각화할 수 있으며, 동기화를 통해 플롯들을 쉽게 조작하고 관리할 수 있습니다. 이러한 기능을 활용하여 많은 문제들을 시각화하는데 도움이 되길 바랍니다. Happy coding!