[이론정리] Pyplot의 text, color, facet, grid

Text

시각화로 전달할 수 없는 요소들을 전달 가능

할 수 있는 것

Title, Label, Tick label(x 값, y 값의 이름 바꾸기), Legend(두 종류 이상의 데이터가 있을 때 데이터 라벨링), Annotation(Text)

 

Color

최대 10개 정도 사용하는 것이 적합. 너무 많으면 구분이 안감

 

하나의 색상: 전체적인 분포 보기에 적합

여러 색상: 이산적인 개별 값에 적합

 

Sequential 연속형으로 연속적으로 변하는 데이터 표현에 적합

Diverge 중앙을 기준으로 발산. 예) 온도가 0을 기준으로 위이면 빨간색, 아래이면 파란색

 

강조 그리고 색상 대비

명도 대비

색상 대비

채도 대비

보색 대비

 

Facet

화면 분할: 여러 개의 시각화를 한번에 보여주는 것

 

figure는 큰 틀, subplot은 그 안의 요소

 

세 가지 방법

plt.subplot()

plt.subplots()

plt.figure() + fig.add_subplot()

 

grid spec을 활용할 수 있음

 

서브 플롯을 표현하기 위한 2가지 방법

1. slicing

2. x, y, dx, dy 사용

 

ax.inset.axes()

make_axes_locatable(ax)

 

Grid

 

무채색(color)과 맨 밑에 오도록(zorder)해서 많이 사용

 

x + y = c 전체적 합이 중요할 때

y = cx features의 비율이 중요한 경우

동심원, 특정 지점에서 거리 정보가 중요한 경우

 

심플하게 처리하는 방법: 선 추가하기, 면 추가하기

Setting 바꾸기: Theme 바꾸기