Python, Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 많은 서브플롯의 크기 및 간격 개선

2024-07-27

이 문서에서는 Python, Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 많은 서브플롯의 크기와 간격을 개선하는 방법에 대한 자세한 설명을 제공합니다. 데이터 시각화 작업에서 여러 서브플롯을 사용하는 것은 일반적인 일이지만, 서브플롯이 너무 많으면 읽기 어려울 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 서브플롯의 크기와 간격을 조정하여 시각적 명확성을 향상시킬 수 있습니다.

필수 조건

이 설명을 따르려면 다음 사항이 필요합니다.

Python 3 이상
Pandas
Matplotlib

단계별 가이드

데이터 준비: Pandas DataFrame을 사용하여 데이터를 로드하고 처리합니다.

import pandas as pd

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('data.csv')

# 데이터 처리
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data['category'] = data['category'].astype('category')

서브플롯 생성: Matplotlib의 subplots 함수를 사용하여 서브플롯 그리드를 생성합니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 서브플롯 그리드 생성
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(12, 8))

데이터 시각화: 각 서브플롯에 데이터를 시각화합니다.

for ax in axes.flat:
    # 데이터 선택
    data_subset = data[data['category'] == ax.get_title()]

    # 데이터 시각화
    ax.plot(data_subset['date'], data_subset['value'])
    ax.set_title(ax.get_xticklabels()[0])

서브플롯 크기 조정: subplots_adjust 함수를 사용하여 서브플롯의 크기를 조정합니다.

plt.subplots_adjust(left=0.05, right=0.95, top=0.95, bottom=0.05, wspace=0.2, hspace=0.3)

서브플롯 간격 조정: wspace 및 hspace 매개변수를 사용하여 서브플롯 간의 가로 및 세로 간격을 조정합니다.

plt.subplots_adjust(wspace=0.3, hspace=0.4)

그래프 표시: show() 함수를 사용하여 그래프를 표시합니다.

plt.show()

결과

위의 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나타납니다.

각 서브플롯의 크기가 증가하고 서로 간의 간격이 넓어져 데이터 시각화의 명확성이 향상되었습니다.

추가 팁

서브플롯의 레이아웃을 변경하려면 subplot2grid 함수를 사용할 수 있습니다.
서브플롯의 축 라벨 및 제목을 사용자 정의하려면 set_xlabel, set_ylabel 및 set_title 메서드를 사용할 수 있습니다.
서브플롯에 색상 막대 또는 색상 지도를 추가하려면 colorbar 함수를 사용할 수 있습니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('data.csv')

# 데이터 처리
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data['category'] = data['category'].astype('category')

# 서브플롯 그리드 생성
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(12, 8))

# 데이터 시각화
for ax in axes.flat:
    # 데이터 선택
    data_subset = data[data['category'] == ax.get_title()]

    # 데이터 시각화
    ax.plot(data_subset['date'], data_subset['value'])
    ax.set_title(ax.get_xticklabels()[0])

# 서브플롯 크기 및 간격 조정
plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1, wspace=0.3, hspace=0.4)

# 그래프 표시
plt.show()

pandas 라이브러리를 사용하여 CSV 파일에서 데이터를 로드하고 DataFrame으로 변환합니다.
데이터의 date 열을 datetime 형식으로 변환하고 category 열을 범주형 데이터로 변환합니다.
matplotlib 라이브러리를 사용하여 2행 3열의 서브플롯 그리드를 생성합니다.
각 서브플롯에서 category 열의 값과 일치하는 데이터를 선택합니다.
선택된 데이터를 사용하여 각 서브플롯에 선 그래프를 그립니다.
서브플롯의 제목을 해당 서브플롯의 x축 라벨로 설정합니다.
subplots_adjust 함수를 사용하여 서브플롯의 크기와 간격을 조정합니다.

이 코드는 다양한 데이터 시각화 작업에 사용할 수 있는 기본적인 프레임워크를 제공합니다. 데이터 및 시각화 요구 사항에 따라 코드를 수정해야 할 수도 있습니다.

추가 예제

다음은 서브플롯 레이아웃, 축 라벨 및 제목, 색상 막대 및 색상 지도를 사용자 정의하는 방법을 보여주는 몇 가지 추가 예제입니다.

서브플롯 레이아웃 사용자 정의

import matplotlib.gridspec as gridspec

# 서브플롯 그리드 생성
gs = gridspec.GridSpec(2, 3)
ax1 = plt.subplot(gs[0, 0])
ax2 = plt.subplot(gs[0, 1])
ax3 = plt.subplot(gs[0, 2])
ax4 = plt.subplot(gs[1, :])

# 데이터 시각화
# ...

# 서브플롯 레이아웃 조정
plt.subplot_mosaic(gs, is_axes_list=True)

축 라벨 및 제목 사용자 정의

# 데이터 시각화
# ...

# 축 라벨 및 제목 설정
ax.set_xlabel('날짜')
ax.set_ylabel('값')
ax.set_title('카테고리: ' + ax.get_title())

색상 막대 추가

import matplotlib.cm as cm

# 데이터 시각화
# ...

# 색상 막대 추가
sm = cm.ScalarMappable(cmap=cm.viridis)
sm.set_array(data_subset['value'])
fig.colorbar(sm, ax=ax)

import matplotlib.colors as colors

# 데이터 시각화
# ...

# 색상 지도 추가
norm = colors.Normalize(vmin=data_subset['value'].min(), vmax=data_subset['value'].max())
cmap = cm.viridis
cax = fig.add_axes([0.92, 0.2, 0.02, 0.6])
sm = cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm)
sm.set_array(data_subset['value'])
fig.colorbar(sm, cax=

Python, Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 많은 서브플롯의 크기 및 간격을 조정하는 대체 방법

tight_layout 함수 사용:

tight_layout 함수는 서브플롯과 그 주변의 여백을 자동으로 조정하여 서로 겹치지 않도록 합니다. 이것은 간단하고 빠른 해결 방법이지만, 사용자 정의 수준이 낮습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 서브플롯 생성 및 데이터 시각화
# ...

# tight_layout 사용하여 서브플롯 조정
plt.tight_layout()

# 그래프 표시
plt.show()

subplot2grid 함수 사용:

subplot2grid 함수를 사용하여 서브플롯을 더욱 정밀하게 제어할 수 있습니다. 이 함수를 사용하면 서브플롯의 위치, 크기 및 간격을 명시적으로 지정할 수 있습니다.

import matplotlib.gridspec as gridspec

# 서브플롯 그리드 정의
gs = gridspec.GridSpec(2, 3)

# 서브플롯 위치, 크기 및 간격 지정
ax1 = plt.subplot(gs[0, 0:2])
ax2 = plt.subplot(gs[0, 2])
ax3 = plt.subplot(gs[1, :])

# 데이터 시각화
# ...

# 그래프 표시
plt.show()

constrained_layout 함수 사용:

constrained_layout 함수는 tight_layout 함수와 유사하지만, 더 많은 제어 기능을 제공합니다. 이 함수를 사용하면 서브플롯 주변의 여백뿐만 아니라 서브플롯 간의 간격도 조정할 수 있습니다.

from matplotlib.constrained_layout import ConstrainedLayout

# 서브플롯 생성 및 데이터 시각화
# ...

# constrained_layout 사용하여 서브플롯 조정
layout = ConstrainedLayout(wspace=0.3, hspace=0.4)
fig_m = layout.constrained_layout(fig)

# 그래프 표시
plt.show()

subplots_adjust 매개변수 사용:

subplots_adjust 함수를 사용하여 서브플롯의 위치, 크기 및 간격을 조정하는 데 사용할 수 있는 여러 매개변수를 제공합니다. 이러한 매개변수에는 left, right, top, bottom, wspace 및 hspace가 포함됩니다.

# 서브플롯 생성 및 데이터 시각화
# ...

# subplots_adjust 매개변수 사용하여 서브플롯 조정
plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1, wspace=0.3, hspace=0.4)

# 그래프 표시
plt.show()