[범례(Legend)] 3. Matplotlib을 이용한 범례 그리기 - 범례 위치 바꾸기

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안녕하세요~ 꽁냥이에요!

 

오늘은 Matplotlib을 이용한 범례 그리기 제3편으로 범례 위치 조절하는 방법을 알아볼 거예요. 1~2편에 대한 내용은 아래 링크를 참고하세요.

 

1. Matplotlib을 이용한 범례 그리기 - 기본

2. Matplotlib을 이용한 범례 그리기 - 텍스트 꾸미기

 

범례 위치를 조절하는 방법은 선 그래프와 바 차트가 동일합니다. 따라서 선 그래프를 위주로 설명하겠습니다.

 

 

범례는 다음 2가지 방식으로 설정할 수 있습니다.

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1. 사전에 정의된 위치를 이용하는 방식

2. 좌표를 이용하는 방식

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그럼 지금부터 하나씩 살펴볼까요?

LIST

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   1. 사전에 정의된 위치를 이용하는 방식

먼저 데이터를 아래 코드를 통해 만들어줍니다.

 

## 데이터
import pandas as pd

df = pd.DataFrame()
df['days'] = ['Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun']*2 ## 요일
df['visits'] = [32,23,14,14,27,40,35,37,28,9,41,29,30,51] ## 방문 고객수
df['gender'] = ['male']*7 + ['female']*7 ## 성별

 

이제 사전에 정의된 위치를 이용하는 방식을 알아보겠습니다. 이 방식은 범례의 위치를 미리 정의해둔 문자 또는 코드번호를 이용하여 설정하는 것입니다.

 

Matplotlib에서 정의하고 있는 범례 위치 문자열과 코드 번호는 다음과 같아요.

 

이미지 출처 https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.legend.html

문자열이 'upper right'인 경우(또는 코드가 1인 경우) 범례를 프레임(axes) 기준으로 우측 상단에 그리겠다는 것이지요. 이런 식으로 코드 번호가 1~10번인 것들은 이름을 통해서 쉽게 유추할 수 있을 거예요.

 

여기서 궁금한 거는 'best'라는 친구인데, 이 친구는 1~10번 중에서 그래프와 최대한 겹치지 않는 위치를 정해준다고 하네요(참고자료).

 

의미를 알았으니 사용법을 알아봐야겠죠. 사용법은 다음과 같아요.

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ax.legend(loc = 'upper right') 또는 ax.legend(loc = 1)

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그럼 코드를 통해서 확인해볼까요?

 

## 범례 -위치
import matplotlib.pyplot as plt

## 성별 데이터 분리하기
male_df = df.query('gender =="male"') ## 남자 데이터
male_visits = male_df['visits'] ## 남자 방문자수
days = male_df['days'] ## 요일

female_df = df.query('gender == "female"') ## 여자 데이터
female_visits = female_df['visits'] ## 여자 방문자수

## 선그래프 그리기
fig = plt.figure(figsize=(8,8)) ## 캔버스 생성
fig.set_facecolor('white') ## 캔버스 색상 설정
ax = fig.add_subplot() ## 프레임(그림 뼈대) 생성

## 선 그래프 생성
ax.plot(days, male_visits, marker='o', label='male') 
ax.plot(days, female_visits, marker='o', label='female')

## 글씨 설정
prop = dict(
    family='fantasy', # 글씨체
    style='italic', # 글씨 형식 - 이탤릭형식
    size=14 # 글씨 크기
)

config_legend = dict(prop=prop)

ax.legend(loc = 'upper right', **config_legend) ## ax.legend(loc = 1, **config_legend)과 동일

plt.show()

line 30

범례를 우측 상단에 배치했습니다.

 

코드를 실행해볼까요?

 

실행 결과

범례가 우측 상단에 잘 표시되는 것을 확인할 수 있습니다.

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아래는 바 차트에서 범례를 좌측 상단에 배치하는 코드입니다. 여기서는 문자열 대신 코드번호를 사용했습니다. 원리는 선 그래프의 경우와 똑같아서 설명은 생략하겠습니다.

 

## 범례 - 위치
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

## 성별 데이터 분리하기
days = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
total_df = df.groupby('days')['visits'].sum().reindex(days).reset_index() ## 데이터를 요일 순으로 정렬

## 바 차트 그리기
colors = sns.color_palette('hls',len(df)) ## 막대기 개수만큼 색상 지정

fig = plt.figure(figsize=(8,8)) ## 캔버스 생성
fig.set_facecolor('white') ## 캔버스 색상 설정
ax = fig.add_subplot() ## 프레임(그림 뼈대) 생성

## 바 차트 생성
bars = ax.bar(total_df['days'],total_df['visits'],color=colors) ## 그래프의 막대기를 모두 가져 온다.

## 글씨 설정
prop = dict(
    family='fantasy', # 글씨체
    style='italic', # 글씨 형식 - 이탤릭형식
    size=14 # 글씨 크기
)

config_legend = dict(
    handles=bars, ## 막대기 요소
    labels=list(total_df['days']), ## 범례 라벨
    prop=prop ## 폰트 속성
)

ax.legend(loc=2,**config_legend) ## 좌측 상단에 범례 배치

plt.show()

 

실행 결과

 

여기서 선 그래프와 바 차트 그리는 방법은 따로 설명하지 않았어요. 궁금하신 분들은 아래 링크를 참고하세요. 꽁냥이가 설명해놓은 포스팅이에요.

 

선 그래프 그리기 : 

[선 그래프(Line graph)] 1. Matplotlib을 이용하여 선 그래프 그리기

바 차트 그리기 : 

[바 차트(Bar chart)] 1. Matplotlib을 이용하여 바 차트, 수평 바 차트 그리기

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   2. 좌표를 이용하는 방식

이번에는 좌표를 이용하여 범례 위치를 조절해보겠습니다. 여기에는 두 가지 방법이 있어요.

 

먼저 첫 번째 방법은 다음과 같이 loc에 숫자 값을 2개 갖는 튜플로 지정하는 방식인데요.

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loc = (숫자, 숫자)

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아래 그림은 위 2개의 숫자가 의미하는 바를 나타낸 것입니다.

 

즉, 첫 번째 숫자는 원점으로부터 x축으로 범례 박스를 얼마나 이동시킬지 결정하는 값이고요. 그리고두 번째 숫자는 원점으로부터 y축으로 범례 박스를 얼마나 이동시킬지 결정하는 값이에요. 여기서 첫 번째 숫자와 두 번째 숫자는 범례 박스의 좌측 하단 부분이 위치할 곳을 정한다는 것을 기억하세요.

 

여기서 유의할 점이 있는데 그것은 바로 숫자의 범위인데요. 여기에서 중요한 것은 x축 전체를 0 ~ 1, y축 전체를 0 ~ 1이라고 놓고 숫자 2개의 값을 정하셔야 해요.

 

만약 loc인자에 (2, 3)을 넣었을 때 "아! 이건 x축의 방향으로 눈금 2칸을 이동하고 y축으로 눈금 3칸 이동하는 거구나"라고 생각하면 안 된다는 거죠. 아래 그림은 숫자 범위에 따라 범례 박스가 표시되는 영역을 나타낸 것이에요.

 

위 그림을 이해하셨다면 loc에 (2, 3)을 넣으면 오른쪽으로 멀리, 위쪽으로 아주 멀리 배치된다는 것을 직감할 수 있을 거예요.

 

그렇다면 여기서 나올 수 있는 질문은 "위 2개의 숫자에 적절한 범위는 어떻게 되는가?"일 것인데요.

사람마다 다르겠지만 꽁냥이가 생각하는 적절한 숫자의 범위는 2개 모두 -0.4 ~ 1.1 정도입니다.

 

이제 코드로 직접 확인해봐야겠죠? 아래 코드를 실행해주세요. 30번째 줄에 loc에 넣어준 숫자 2개를 주목하고 실행 결과를 보면 이해가 빠르실 거예요.

 

## 범례 -위치
import matplotlib.pyplot as plt

## 성별 데이터 분리하기
male_df = df.query('gender =="male"') ## 남자 데이터
male_visits = male_df['visits'] ## 남자 방문자수
days = male_df['days'] ## 요일

female_df = df.query('gender == "female"') ## 여자 데이터
female_visits = female_df['visits'] ## 여자 방문자수

## 선그래프 그리기
fig = plt.figure(figsize=(8,8)) ## 캔버스 생성
fig.set_facecolor('white') ## 캔버스 색상 설정
ax = fig.add_subplot() ## 프레임(그림 뼈대) 생성

## 선 그래프 생성
ax.plot(days, male_visits, marker='o', label='male') 
ax.plot(days, female_visits, marker='o', label='female')

## 글씨 설정
prop = dict(
    family='fantasy', # 글씨체
    style='italic', # 글씨 형식 - 이탤릭형식
    size=14 # 글씨 크기
)

config_legend = dict(prop=prop)

ax.legend(loc=(0.8,0.8),**config_legend) ## 범례
    
plt.show()

 

실행 결과

 

아래 그림은 loc인자에 다양한 값을 넣은 결과예요. 아래 그림을 참고하셔서 범례 위치를 조절할 때 각자 상황에 맞는 숫자를 정하면 됩니다.

 

loc 값에 따른 범례 위치

 

바 차트도 선 그래프와 동일하게 범례 위치를 조정할 수 있습니다. 32번째 줄의 숫자 값을 주목하세요.

 

## 범례 - 위치
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

## 성별 데이터 분리하기
days = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
total_df = df.groupby('days')['visits'].sum().reindex(days).reset_index() ## 데이터를 요일 순으로 정렬

## 바 차트 그리기
colors = sns.color_palette('hls',len(df)) ## 막대기 개수만큼 색상 지정

fig = plt.figure(figsize=(8,8)) ## 캔버스 생성
fig.set_facecolor('white') ## 캔버스 색상 설정
ax = fig.add_subplot() ## 프레임(그림 뼈대) 생성

## 바 차트 생성
bars = ax.bar(total_df['days'],total_df['visits'],color=colors) ## 그래프의 막대기를 모두 가져 온다.

## 글씨 설정
prop = dict(
    family='fantasy', # 글씨체
    style='italic', # 글씨 형식 - 이탤릭형식
    size=14 # 글씨 크기
)

config_legend = dict(
    handles=bars, ## 막대기 요소
    labels=list(total_df['days']), ## 범례 라벨
    prop=prop ## 폰트 속성
)

ax.legend(loc=(0.05,0.6),**config_legend) ## 범례

plt.show()

 

실행 결과

꽁냥이가 아까 전에 loc에 들어가는 숫자 두 개(x, y좌표)는 범례 박스의 좌측 하단의 위치를 결정한다고 했었던 거 기억 나시죠? 근데 필요에 따라서는 좌측 하단 외에 박스의 다른 부분을 위치시키고 싶을 때가 있을 거예요. 아래 그림처럼 말이죠.

 

놀랍게도 Matplotlib 개발자님들은 이런 부분까지도 설정할 수 있게 만들어 주셨어요. 이것이 지금부터 이야기할 "좌표를 이용한 범례 위치 조절 두 번째 방법"이에요.

 

두번째 사용방법은 아래와 같아요.

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loc = 문자열 또는 코드번호, bbox_to_anchor = (숫자, 숫자)

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bbox_to_anchor에 들어가는 숫자 2개(x, y좌표)는 첫 번째 방법에서의 의미와 똑같아요. 그리고 이 숫자가 가리키는 곳(박스의 좌측 하단, 우측 상단 등)을 loc인자에 정해주면 됩니다. loc에 들어갈 값은 위에서 살펴본 문자열 또는 코드번호를 지정해야 합니다. 

 

아래 코드를 살펴볼까요?

 

## 범례 -위치
import matplotlib.pyplot as plt

## 성별 데이터 분리하기
male_df = df.query('gender =="male"') ## 남자 데이터
male_visits = male_df['visits'] ## 남자 방문자수
days = male_df['days'] ## 요일

female_df = df.query('gender == "female"') ## 여자 데이터
female_visits = female_df['visits'] ## 여자 방문자수

## 선그래프 그리기
fig = plt.figure(figsize=(8,8)) ## 캔버스 생성
fig.set_facecolor('white') ## 캔버스 색상 설정
ax = fig.add_subplot() ## 프레임(그림 뼈대) 생성

## 선 그래프 생성
ax.plot(days, male_visits, marker='o', label='male') 
ax.plot(days, female_visits, marker='o', label='female')

## 글씨 설정
prop = dict(
    family='fantasy', # 글씨체
    style='italic', # 글씨 형식 - 이탤릭형식
    size=14 # 글씨 크기
)

config_legend = dict(prop=prop)

ax.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(0.5,0.5), **config_legend) ## 범례
    
plt.show()

line 30

x, y좌표를 각각 0.5, 0.5로 설정(프래임 중앙)하고 이 것이 가리키는 곳은 범례 박스의 우측 상단(upper right)이 됩니다.

 

다음은 위 코드를 실행한 결과에 설명을 그림으로 덧붙였습니다.

 

 

loc과 bbox_to_anchor 값을 적절히 활용하시면 각자 상황에 맞는 최적의 범례 위치를 찾을 수 있어요.

바 차트의 경우도 이와 동일합니다. 아래 코드를 실행해 보세요. 

 

## 범례 - 위치
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

## 성별 데이터 분리하기
days = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
total_df = df.groupby('days')['visits'].sum().reindex(days).reset_index() ## 데이터를 요일 순으로 정렬

## 바 차트 그리기
colors = sns.color_palette('hls',len(df)) ## 막대기 개수만큼 색상 지정

fig = plt.figure(figsize=(8,8)) ## 캔버스 생성
fig.set_facecolor('white') ## 캔버스 색상 설정
ax = fig.add_subplot() ## 프레임(그림 뼈대) 생성

## 바 차트 생성
bars = ax.bar(total_df['days'],total_df['visits'],color=colors) ## 그래프의 막대기를 모두 가져 온다.

## 글씨 설정
prop = dict(
    family='fantasy', # 글씨체
    style='italic', # 글씨 형식 - 이탤릭형식
    size=14 # 글씨 크기
)

config_legend = dict(
    handles=bars, ## 막대기 요소
    labels=list(total_df['days']), ## 범례 라벨
    prop=prop ## 폰트 속성
)

ax.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1,1), **config_legend) ## 범례

plt.show()

 

실행 결과

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이번 포스팅에서는 범례의 위치를 조정하는 방법에 대해서 알아보았습니다. 

 

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또한 궁금하신 점, 잘못된 점 그 밖에 하고 싶은 말은 댓글로 남겨주세요~

 

다음 포스팅에서는 범례 박스 꾸미기에 대해서 알아보겠습니다.

 

지금까지 꽁냥이의 글 읽어주셔서 감사합니다. 

 

이번 포스팅은 아래 사이트를 참고하였습니다.

 

Matplotlib Legend guide : 

Legend guide — Matplotlib 3.2.2 documentation

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