[Python] 내가 헷갈려서 기록하는 matplotlib의 subplot 그리기

 

matplotlib을 깊이 다뤄본 분들은 알겠지만

matplotlib은 사용법이 2가지가 있다.

 

1. 간단하게 사용하는 방법(pyplot interface를 이용하는 방법)

2. 객체를 이용하는 방법(Object-oriented interface를 이용하는 방법)

 

차라리 한 가지 방법만 일관되게 사용하면 좋을텐데, 예제코드마다 방식이 달라서 혼동이 많다. 보통 구글링을 통해 코드를 구하다보면 많이 공감하실 거라 생각한다.

 

제일 확실한 방법은 라이브러리에 들어가서 찾아보는 방법이다. (나 역시 답답해서 찾아본 케이스..)

 

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1. 1번 방법과 2번 방법 비교

 

어떤 코드를 보면

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2, 100)

plt.plot(x, x, label='linear')  # Plot some data on the (implicit) axes.
plt.plot(x, x**2, label='quadratic')  # etc.
plt.plot(x, x**3, label='cubic')
plt.xlabel('x label')
plt.ylabel('y label')
plt.title("Simple Plot")
plt.legend()

라이브러리를 plt로 읽어들이고, 바로 그 위에서 plot을 써서 그림을 그리는 경우가 있다.

 

반면에 똑같은 그림을 그릴 때도 아래와 같이 할 수도 있다.

 

x = np.linspace(0, 2, 100)

# Note that even in the OO-style, we use `.pyplot.figure` to create the figure.
fig, ax = plt.subplots()  # Create a figure and an axes.
ax.plot(x, x, label='linear')  # Plot some data on the axes.
ax.plot(x, x**2, label='quadratic')  # Plot more data on the axes...
ax.plot(x, x**3, label='cubic')  # ... and some more.
ax.set_xlabel('x label')  # Add an x-label to the axes.
ax.set_ylabel('y label')  # Add a y-label to the axes.
ax.set_title("Simple Plot")  # Add a title to the axes.
ax.legend()  # Add a legend.

이번에 주목해야 하는 코드는

fig, ax = plt.subplots()

 

다음 코드이다. 두 코드를 돌려도 결과는 똑같다.

 

출처 : matplotlib userguide

 

 

원래 matplotlib은 

 

위 그림처럼 figure라는 도화지가 있고, ax라는 그림창에 그림을 채우는 형태이다.

 

fig, ax = plt.subplots()

이 코드는 간단하게 figure와 그 그림창(ax)를 동시에 받아내는 함수를 사용한 예시인 것이다.

그리고 ax에 대해서 plot을 그린다.

 

 

또 이렇게 ax에 대해서 받으면 기존에 plt.xlabel 대신 ax.set_xlabel이란 axes 전용 함수를 써줘야 한다.

 

 

fig, ax 각각의 객체를 받아낼 수 있는 함수 역시 존재한다.

그에 대한 예시는 바로 다음에 소개한다.

 

 

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2. figure 객체를 이용해서 그림을 그리는 방법

 

# First create some toy data:
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
y = np.sin(x**2)

# Create a figure
plt.figure()

# Create a subplot
ax = fig.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_title('Simple plot')

# Create two subplots and unpack the output array immediately
ax1, ax2 = fig.subplots(1, 2, sharey=True)
ax1.plot(x, y)
ax1.set_title('Sharing Y axis')
ax2.scatter(x, y)

# Create four polar Axes and access them through the returned array
axes = fig.subplots(2, 2, subplot_kw=dict(projection='polar'))
axes[0, 0].plot(x, y)
axes[1, 1].scatter(x, y)

# Share a X axis with each column of subplots
fig.subplots(2, 2, sharex='col')

# Share a Y axis with each row of subplots
fig.subplots(2, 2, sharey='row')

# Share both X and Y axes with all subplots
fig.subplots(2, 2, sharex='all', sharey='all')

# Note that this is the same as
fig.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)

이 코드는 figure 객체만 가져온 다음에 그 fig에 subplots라는 하위 함수를 사용해 그림창을 추가하고 그 그림창에 plotting하는 예시이다.

 

이와 같이 plt.subplots으로 figure와 ax 둘 다 동시에 받아오는 게 아니라 figure 먼저 받고 그 fig 객체에 속한 함수를 이용해서 그림을 그릴 수도 있다.

figure 객체를 가지고 있으면 figure에 대한 구체적인 parameter를 조정할 수 있다는 장점이 있다.

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3. subplot 그리는 법

 

위에서 똑같은 그림을 그리더라도 방법이 여러 개인 것을 보여줬다.

따라서 subplot을 그리는 방법도 여러 개일 수밖에 없다.

 

1) plt.subplots(m,n)

 

라이브러리를 참고하면 다음과 같은 설명이 있다.

 

Create a figure and a set of subplots.
This utility wrapper makes it convenient to create common layouts of subplots, including the enclosing figure object, in a single call.

 

subplots에서 figure와 axs를 여러 개로 받아서

각각에 ax에 대해 그림을 그리는 방법이 있다.

# using the variable ax for single a Axes
fig, ax = plt.subplots()

# using the variable axs for multiple Axes
fig, axs = plt.subplots(2, 2)

# using tuple unpacking for multiple Axes
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2)

앞서 본 것처럼 plt.subplots()에 아무런 인자도 넣지 않으면 single axes만 반환하고, 여러 개를 넣으면  an array of Axes objects 형태로 반환하는데 이 때 위의 두 번째 코드처럼 axs로 받으면, 인덱싱을 통해 각각의 그림창에 접근할 수 있다.

 

이 그림창에서 ax1.plot 등을 이용해서 그림을 그려주면 된다.

 

 

 

2) plt.subplot()

 

subplot(nrows, ncols, index, **kwargs) 함수는 axes of subplot을 return한다.

이 return 값을 사용해서 지정을 해도 괜찮고,

return 값 없이 기존의 plt.plot처럼 사용해도 괜찮다.

 

dx = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
dy = np.sin(dx**2)
dy2 = np.sin(dx**3)

plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(dx,dy)
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(dx,dy2)
plt.show()

 

ax1 = plt.subplot(2,1,1)
ax2 = plt.subplot(2,1,2)
ax1.plot(dx,dy)
ax2.plot(dx,dy2)
plt.show()

 

둘 다 다음과 같은 결과가 나옵니다.\\

 

정말 자세히 subplots와 subplot을 비교하고 싶다면 아래 링크에서 라이브러리의 내용을 참고하는 것을 권한다.

 

 

3) Figure.add_subplot

 

figure 객체를 이용해서 subplot을 만드는 방법

 

fig = plt.figure()

fig.add_subplot(231)
ax1 = fig.add_subplot(2, 3, 1)  # equivalent but more general

fig.add_subplot(232, frameon=False)  # subplot with no frame
fig.add_subplot(233, projection='polar')  # polar subplot
fig.add_subplot(234, sharex=ax1)  # subplot sharing x-axis with ax1
fig.add_subplot(235, facecolor="red")  # red subplot

ax1.remove()  # delete ax1 from the figure
fig.add_subplot(ax1)  # add ax1 back to the figure

 

 

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나중에 더 추가할 수도 있음

 

 

참고

matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/usage.html?highlight=object%20oriented

matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplots.html

matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplot.html#matplotlib.pyplot.subplot