Matplotlib은 파이썬에서 데이터 시각화를 위한 라이브러리입니다. 많은 사람들이 Matplotlib을 사용하여 그래프를 만들고 데이터를 시각화하는 데 사용합니다. 하지만 Matplotlib의 레이아웃을 설정하는 것은 때로는 조금 까다로울 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Matplotlib은 레이아웃 엔진을 제공합니다.
레이아웃 엔진은 그림을 기하학적으로 배열하는 방법을 정의합니다. 이를 통해 여러 그래프를 한 번에 레이아웃할 수 있고, 자동으로 축의 크기와 위치를 조절할 수 있습니다. Matplotlib의 레이아웃 엔진을 사용하면 그래프를 더욱 효율적으로 만들 수 있습니다.
1. 서브플롯(Subplots) 생성
서브플롯은 하나의 그림 안에 여러 개의 작은 그래프를 만들기 위해 사용됩니다. 서브플롯을 생성하려면 subplots() 메소드를 사용합니다. 이 메소드는 서브플롯의 개수에 따라 서브플롯을 담은 피겨(Figure) 객체와 축(Axis) 객체를 반환합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
이 코드는 2x2 행렬로 총 4개의 서브플롯을 생성합니다. fig 변수는 전체 피겨 객체를 나타내고, ax 변수는 4개의 축 객체를 나타냅니다.
2. 서브플롯 배치
서브플롯의 배치는 서브플롯의 개수와 레이아웃 엔진의 타입에 따라 다르게 설정할 수 있습니다. 예를 들어, nrows=2, ncols=2로 설정하면 2x2 행렬로 서브플롯이 배치됩니다. 이렇게 생성된 서브플롯은 왼쪽 상단부터 차례대로 채워집니다.
또 다른 예로는 subplot2grid() 함수를 사용하여 서브플롯의 배치를 확장할 수도 있습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=2)
ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 2), rowspan=3)
ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 1), rowspan=2, colspan=2)
ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0), colspan=2)
위 코드는 3x3 그리드에 4개의 서브플롯을 배치합니다. plt.subplotgrid() 함수는 그리드 크기와 각 서브플롯의 위치와 크기를 정의하는 행렬 인덱스를 인자로 받습니다.
3. 그래프 구성
서브플롯을 생성하고 배치한 후에는 각각의 서브플롯에 그래프를 그릴 수 있습니다. 예를 들어, 선 그래프를 그리기 위해 plot() 함수를 사용할 수 있습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
x = [1, 2, 3, 4]
y1 = [1, 4, 9, 16]
y2 = [1, 8, 27, 64]
y3 = [1, 16, 81, 256]
y4 = [1, 32, 243, 1024]
ax[0, 0].plot(x, y1)
ax[0, 1].plot(x, y2)
ax[1, 0].plot(x, y3)
ax[1, 1].plot(x, y4)
plt.show()
위 코드는 2x2 행렬로 배치된 서브플롯에 각각 선 그래프를 그립니다. ax[row_index, col_index] 형식으로 각 서브플롯에 접근하여 그래프를 그릴 수 있습니다.
이러한 방식으로 Matplotlib의 레이아웃 엔진을 활용하여 그래프를 효율적으로 배치하고 구성할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 시각화 작업을 더욱 쉽고 유연하게 수행할 수 있습니다.