[파이썬] matplotlib으로 다중 꺾은선 그래프 그리기

파이썬으로 그래프를 그릴 때마다 항상 검색을 해서 원하는 모양으로 바꾸고, 추가하고, 수정을 하는 것 같습니다. 그도 그럴 것이 pyplot 안에 많은 내장함수와 그 함수에 대한 다양한 파라미터들이 존재하는데요, 지금 버전만 해도 257개의 내장함수가 존재합니다. 

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager, rc 
import pandas as pd

len(dir(plt)) # 257

 

그래서 오늘은 기본이되는 꺾은선 그래프를 그려보고, 변형을 원할 때 참고할 사이트를 알려드리겠습니다. 

1. Multiple line graph : 하나의 도화지에 두 개의 꺾은선그래프 그리기

2. subplot : 도화지를 두 개 만들어서 꺾은선 그래프 각각 넣기

 

1. Multiple line graph 

import random

# sample 은 2010에서 2023까지 중복 없이 14개의 숫자를 가지는 랜덤 리스트를 만들 것이다
t = sorted(random.sample(range(2010,2024),14))
# sample 은 0에서 40까지 중복 없이 14개의 숫자를 가지는 랜덤 리스트를 만들 것이다
y1 = random.sample(range(0,40),14)
# sample 은 20에서 60까지 중복 허용하여 14개의 숫자를 가지는 랜덤 리스트를 만들 것이다
y2 = random.choices(range(20,60),k=14)

plt.plot(t,y1, 'red', linewidth=2, label='y1')
plt.plot(t,y2, color='blue', marker='o', linestyle='dashed', linewidth=2, markersize=5, label='y2')

plt.grid()
plt.xlim([2010, 2023])
plt.xticks(t, rotation = 45)
plt.xlabel('년도')
plt.ylabel('y축')
plt.title('제목')
plt.legend(loc='best', ncol=2, fontsize=10, frameon=True, shadow=True)

plt.show()

 

2. subplot

import random

# sample 은 2010에서 2023까지 중복 없이 14개의 숫자를 가지는 랜덤 리스트를 만들 것이다
t = sorted(random.sample(range(2010,2024),14))
# sample 은 0에서 40까지 중복 없이 14개의 숫자를 가지는 랜덤 리스트를 만들 것이다
y1 = random.sample(range(0,40),14)
# sample 은 20에서 60까지 중복 허용하여 14개의 숫자를 가지는 랜덤 리스트를 만들 것이다
y2 = random.choices(range(20,60),k=14)

plt.subplot(2, 1, 1)

plt.plot(t, y1, "red", linewidth=2, label='y1')
plt.grid()
plt.xlim([2010, 2023])
plt.xticks(t, rotation = 45)
plt.xlabel("년도")
plt.ylabel('y축')
plt.title('년도별 y1 변화량')
plt.legend(loc='best', ncol=2, fontsize=10, frameon=True, shadow=True)


plt.subplot(2, 1, 2)

plt.plot(t, y2, "blue", marker='o', linestyle='dashed', linewidth=2, markersize=5, label='y2')
plt.grid()
plt.xlim([2010, 2023])
plt.xticks(t, rotation = 45)
plt.xlabel("년도")
plt.ylabel('y축')
plt.title('년도별 y2 변화량')
plt.legend(loc='best', ncol=2, fontsize=10, frameon=True, shadow=True)

plt.tight_layout()
plt.show()

 

더 다양한 기능을 활용하고 싶으시면 

https://github.com/matplotlib/cheatsheets 에서 더 많은 기능을 찾아보시는 것을 추천드립니다.

그러면 아래와 같은 handouts 다운받을 수 있는데 가지고 다니면서 어떤 기능이 있고 어떻게 사용하는지 확인하실 수 있습니다!