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  [matplotlib 기초] subplot2grid를 활용한 커스터마이징 matplotlib 에서는 figure를 그리는 다양한 방법이 있죠 이번 포스팅에서는 subplot2grid에 대해서 알아보도로 하겠습니다. subplot2grid를 왜 굳이 사용해야 하냐? 라고 물으신다면 .. 위와 같이 불규칙한 형태의 figure들을 그릴때 편리하기 때문입니다. 우선 가장 간단한 형태부터 알아봅시다! subplot2grid의 기본 형태 import matplotlib.pyplot as plt fig_set = plt.figure(facecolor='linen') ax1 = plt.subplot2grid((2,1), (0,0), fig= fig_set) # plt.sub~ 이고 fig = 에 넣어줌.. ax2 = plt.subplot2grid((2,1), (1,0), fig= fig_.. 머신러닝,딥러닝/matplotlib 시각화 2021. 7. 16.

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  [matplotlib 기초] spine | 축 커스터마이징 방법 안녕하세요 이번시간에는 축의 두께를 조절하고 위치를 조절 하는 등 여러가지 커스터마이징 하는 방법을 알아 보겠습니다. spines 축을 커스터마이징 하는데 사용되는 객체(object)를 spines라고하는데요! 이 녀석을 사용하기전 spines가 어떤 녀석인지 잠시 알아보죠!. import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots(figsize= (10,10)) print(type(ax.spines)) print(ax.spines) # key와 value로 구성되어있음 우선 plt.subplots()를 통해 반환된 ax 객체의 property로 spines가 존재합니다. output : output을 확인해보면 spines 는 OrderDict 즉 딕셔너리형태.. 머신러닝,딥러닝/matplotlib 시각화 2021. 6. 1.

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  [matplotlib 기초] grid(그리드) | 격자 사용법 오늘 이시간에는 그래프에서 표안에 그려지는 격자(그리드)를 그리는 법을 배워보겠습니다. 디폴트 형태의 그리드 import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,7)) ax.grid() output : 그리드는 기본적으로 눈금(ticks)를 기준으로 그려지게 됩니다. 그리드를 좀더 촘촘하게 하려면 tick들을 더 세분화하면 되겠죠? (tick을 customizing하는법에 대해선 해당 포스트에서 자세히 설명 하였으니 참고바랍니다.) X축 | Y축 점선 그리기 import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,7)) ax.grid(axis='x') output : grid .. 머신러닝,딥러닝/matplotlib 시각화 2021. 5. 26.

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  [matplotlib 기초] 눈금/눈금선 커스터마이징 | ax.tick_params, ax.set_xticks 많은 분들이 matplotlib을 이용할때 y축 눈금을 없애고 싶기도하고, 눈금선을 진하게 만들고 싶기도하고 본인이 원하는대로 커스터 마이징을 하고싶은데 막막하셨을 겁니다. 이번시간을 통해서 완벽하게 커스터마이징 능력을 키워보아요! ax.tick_params 1. 눈금 레이블/글자 크기 조절 import matplotlib.pyplot as plot fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,7)) ax.tick_params(labelsize=20) output : 디폴트 값으로 적용시 label 크기는 x, y축 label에 모두 적용됩니다. x 나 y축만 적용하고 싶다면..? import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots(figsi.. 머신러닝,딥러닝/matplotlib 시각화 2021. 4. 22.