[Visualization] Regend

In [7]:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings
warnings.filterwarnings(action='ignore')

Legend(범례)¶

: 여러 plot이 한 축에 표현되어 있을 때, 해당 plot을 표시하는 것

In [38]:

x = np.linspace(0, 10, 1000)

plt.plot(x, np.sin(x), '-g', label='sin(x)')
plt.plot(x, np.cos(x), ':b', label='cos(x)')
plt.axis('equal')

plt.legend()

Out[38]:

<matplotlib.legend.Legend at 0x177e832f0>

In [ ]:

Legend(범례) 생성관련¶

• label이 지정되어 있지 않으면 범례가 생성되지 않는다.
• label 없이, legend메소드에 list 매개변수를 넣어서 이름을 지정할 수 있다.

In [43]:

x = np.linspace(0, 10, 1000)

plt.plot(x, np.sin(x), '-g')
plt.plot(x, np.cos(x), ':b', label='cos(x)')
plt.axis('equal')

plt.legend()

Out[43]:

<matplotlib.legend.Legend at 0x177ef2e10>

In [45]:

x = np.linspace(0, 10, 1000)

plt.plot(x, np.sin(x), '-g')
plt.plot(x, np.cos(x), ':b')
plt.axis('equal')

plt.legend(['sin(x)', 'cos(x)'])

Out[45]:

<matplotlib.legend.Legend at 0x177debef0>

In [ ]:

범례 세부 옵션 지정¶

• Loc: legend의 위치 지정 (예를 들면, upper left, lower right, center left 등등)
• Frameon: legend의 테두리 설정
• ncols: 데이터 표시 열 수. 즉, 데이터를 행으로만 추가하는게 아니라 열로 추가하는 방법
• shadow: 그림자 효과
• fancybox: 모서리가 둥근 테두리

In [52]:

x = np.linspace(0, 10, 1000)

plt.plot(x, np.sin(x), '-g')
plt.plot(x, np.cos(x), ':b')
plt.axis('equal')

plt.legend(['sin(x)', 'cos(x)'], loc='lower right', ncols = 2, shadow=True)

Out[52]:

<matplotlib.legend.Legend at 0x177fa9850>

In [ ]:

부분적 범례 생성¶

1. plot 메소드의 반환 값을 리스트에 저장¶

2. 해당 리스트의 일부를 슬라이싱으로 설정하고, 리스트 일부의 범례 명을 넣어서 부분적으로 범례를 생성¶

In [60]:

x = np.linspace(0, 10, 1000)

plots = []

plots += plt.plot(x, np.sin(x), '-g')
plots += plt.plot(x, np.cos(x), ':b')

plt.legend(plots[:1], ['sin(x)']) # 첫 번째 plot의 범례 명을 sin(x)로 지정

Out[60]:

<matplotlib.legend.Legend at 0x1780be5a0>

In [ ]:

범례 분할¶

: matplotlib.legend 패키지로 legend 객체를 생성하고, 'add_artist' 메소드 호출을 통해 범례를 자유롭게 지정하고 분리할 수 있다.

In [77]:

# Flot 출력
fig, ax = plt.subplots()

lines = []
styles = ['-', '--', '-.', ':']  # style → styles로 수정
x = np.linspace(0, 10, 1000)

for i in range(4):
    lines += ax.plot(x, np.sin(x - i * np.pi / 2),
                     styles[i], color='black')  # style → styles
ax.axis('equal')


# 일부 범례 적용
ax.legend(lines[:2], ['line A', 'line B'],
          loc='upper right', frameon=False)


# legend 패키지로 일부 범례 생성후 add_artist로 적용
from matplotlib.legend import Legend
leg = Legend(ax, lines[2:], ['line C', 'line D'],
             loc='lower right', frameon=False)

ax.add_artist(leg) # 캔버스에 legend객체 추가

Out[77]:

<matplotlib.legend.Legend at 0x177ef1940>

In [ ]: