[파이 차트(Pie chart)] 6. Matplotlib을 이용하여 파이 차트 꾸미기 - 색상 바꾸기

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안녕하세요~~ 꽁냥이에요!!

 

Matplotlib에서는 매번 같은 색상의 파이 차트를 제공하고 있는데요. 사람에 따라 좋아하는 색상이 다르기 때문에 각자 원하는 색으로 파이 차트를 꾸미면 좋을 거예요.

 

이번 포스팅에서는 파이 차트 조각들의 색상을 바꿔보는 방법에 대해서 소개해드리려고 해요.

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꽁냥이는 각 과일의 색상을 파이 차트로 표현하려고 해요. Matplotlib에서 사용할 수 있는 색상이 궁금하시다면 여기를 참고하세요.

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파이 차트의 색상은 pie함수의 colors인자를 이용하여 바꿀 수 있어요. 

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아래 코드를 살펴보겠습니다. 

 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
## 데이터 준비
labels = ['Apple','Banana','Grape','Pear','Peach'] ## 라벨
frequency = [120,120,380,240,200] ## 빈도
 
fig = plt.figure(figsize=(8,8)) ## 캔버스 생성
fig.set_facecolor('white') ## 캔버스 배경색을 하얀색으로 설정
ax = fig.add_subplot() ## 프레임 생성
 
pie = ax.pie(frequency, ## 파이차트 출력
       startangle=90, ## 시작점을 90도(degree)로 지정
       counterclock=False, ## 시계 방향으로 그린다.
       autopct=lambda p : '{:.2f}%'.format(p), ## 퍼센티지 출력
       colors = ['red','yellow','purple','goldenrod','lightcoral'] ## 색상 지정
       )

plt.legend(pie[0],labels) ## 범례 표시
plt.show()

 

line 16

colors인자에 색상 정보를 담은 리스트를 넣었습니다. 여기서 설명하지 않는 부분은 주석이나 꽁냥이의 파이 차트 이전 포스팅을 참고하시면 됩니다.

 

위 코드를 실행하면 아래와 같이 색상이 변한 것을 알 수 있어요.

 

실행 결과

 

Matplotlib이 제공하는 기본 색상은 싫고 색상을 하나하나 직접 리스트로 만드는 것이 번거로우시다면 seaborn 모듈이 제공하는 color_palette 함수를 사용해보세요. 다음은 color_palette함수를 사용하여 파이 차트 색상을 바꿨습니다.

 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns

## 데이터 준비
labels = ['Apple','Banana','Grape','Pear','Peach'] ## 라벨
frequency = [120,120,380,240,200] ## 빈도
 
colors = sns.color_palette('hls',len(labels)) ## 라벨의 개수 만큼 색상 리스트 생성 

fig = plt.figure(figsize=(8,8)) ## 캔버스 생성
fig.set_facecolor('white') ## 캔버스 배경색을 하얀색으로 설정
ax = fig.add_subplot() ## 프레임 생성
 
pie = ax.pie(frequency, ## 파이차트 출력
       startangle=90, ## 시작점을 90도(degree)로 지정
       counterclock=False, ## 시계 방향으로 그린다.
       autopct=lambda p : '{:.2f}%'.format(p), ## 퍼센티지 출력
       colors = colors ## 색상 지정
       )

plt.legend(pie[0],labels) ## 범례 표시
plt.show()

 

위 코드를 실행해 보세요.

 

실행 결과

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이번 포스팅에서는 파이 차트의 색상을 변경하는 방법에 대하여 알아보았습니다.

 

궁금한 점, 잘못된 점, 하고 싶은 말은 댓글로 남겨주세요.

 

지금까지 꽁냥이의 글 읽어주셔서 감사합니다.

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