Tight Layout

  • tight_layout()으로 axes 사이 간격을 적절하게 조정할 수 있습니다.
  • subplots, legend와 함께 사용하는 방법을 알아봅시다.
  • 간혹 tight_layout()이 잘 안될 때 해결하는 방법도 알아봅시다.

Contributor

데이터짱님, 안수빈

1. 최종적으로 그릴 그림

  • 이번 글에서, 우리는 이 그림을 그릴겁니다.

    우리의 목표

  • 포인트는 다음과 같습니다.

    1. subplot과 눈금 숫자가 겹치지 않게 간격 벌리기
    2. 범례를 한쪽에 모으기
    3. 화면에 보이는 대로, 잘리는 부분 없이 파일에 출력하기
    4. 경고(Warning) 메시지 보이지 않게 하기

2. 예제 그림 만들기

  • 예제로 사용할 그림을 먼저 만듭니다.

  • 이번 글에서는 비슷한 그림이 여러번 반복됩니다.

  • 자칫 지겨울 수 있으니 색상을 랜덤으로 지정합시다.

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np

    # 원(circle) 데이터
    t = np.linspace(0, 2*np.pi, 32)
    X = 0.5* np.sin(t)
    Y = 0.5* np.cos(t)

    # Visualization
    fig, axes = plt.subplots(ncols=3, nrows=2, figsize=(6, 4))
    fig.set_facecolor("lightgray")
    axs = axes.ravel()

    for i, ax in enumerate(axs, 1):
    # 색상 랜덤 지정
    R, G, B = np.random.random(), np.random.random(), np.random.random()
    color = [R, G, B]
    ax.plot(X, Y, "o-", c=color, label=f"plot {i}")
    ax.legend()

    fig.savefig("45_tightlayout_1.png")


  • ax.legend()를 사용해서 각 axes마다 범례를 그립니다.

  • 원이 들어간 axes 사이의 간격은 적절해 보입니다.
    • 문제는 눈금에 붙은 숫자가 다른 axes를 침범하고 있는 것입니다.
    • 이 문제를 해결해 보겠습니다.
  • fig.savefig()는 그림을 파일로 저장하는 코드입니다.

    • 글을 읽으시는 데 불필요하다고 판단하여 이제까지 대부분 이 줄을 생략했습니다.
    • 주피터 노트북에서는 시각화 출력물이 노트북상에 보이기 때문인데,
      이번 글에서 화면에 보이는 그림과 저장되는 파일이 다른 경우를 보여드리겠습니다.
  • fig.set_facecolor()는 figure 색상 지정 명령입니다.

    • axes가 차지하는 공간을 보여주려고 색을 칠했습니다.

3. 범례 모으기

matplotlib.pyplot.legend
matplotlib.figure.Figure

  • axes.legend()는 각 axes에 범례를 붙입니다.
  • 전체를 한번에 모으려면 fig.legend()를 사용합니다.
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    fig, axes = plt.subplots(ncols=3, nrows=2, figsize=(6, 4))
    fig.set_facecolor("lightgray")
    axs = axes.ravel()

    for i, ax in enumerate(axs, 1):
    R, G, B = np.random.random(), np.random.random(), np.random.random()
    color = [R, G, B]
    ax.plot(X, Y, "o-", c=color, label=f"plot {i}")

    fig.legend()
    fig.savefig("45_tightlayout_2.png")

4. axis 사이 간격 벌리기

matplotlib tutorials: tight layout guide

  • fig.tight_layout() 한 줄을 추가해줌으로써 간격을 적당히 벌릴 수 있습니다.

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    fig, axes = plt.subplots(ncols=3, nrows=2, figsize=(6, 4))
    fig.set_facecolor("lightgray")
    axs = axes.ravel()

    for i, ax in enumerate(axs, 1):
    R, G, B = np.random.random(), np.random.random(), np.random.random()
    color = [R, G, B]
    ax.plot(X, Y, "o-", c=color, label=f"plot {i}")

    fig.legend()
    fig.tight_layout() # axes 사이 간격을 적당히 벌려줍니다.
    fig.savefig("45_tightlayout_3.png")


  • fig.tight_layout()은 axes의 크기를 조정합니다.

    • 기준은 ticklabels, axis labels, title입니다.
  • 바꾸어 말하면, legendsuptitle은 고려의 대상이 아닙니다.

    • tight_layout으로 인해 그 바람에 axes가 찌그러졌습니다.
    • 데이터에 따라 관계가 없을 수도 있지만, 저는 원을 그리고 싶었습니다.
    • 데이터 모양을 다시 살려봅니다.

5. axes aspect ratio 맞추기

matplotlib.axes.Axes.set_aspect

  • axes의 가로세로 비율을 데이터 스케일에 일치시킵니다.
  • ax.set_aspect("equal")을 사용합니다.
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    fig, axes = plt.subplots(ncols=3, nrows=2, figsize=(6, 4))
    fig.set_facecolor("lightgray")
    axs = axes.ravel()

    for i, ax in enumerate(axs, 1):
    R, G, B = np.random.random(), np.random.random(), np.random.random()
    color = [R, G, B]
    ax.plot(X, Y, "o-", c=color, label=f"plot {i}")
    ax.set_aspect("equal") # 종횡비를 맞춥니다.

    fig.legend()
    fig.tight_layout()
    fig.savefig("45_tightlayout_4.png")

6. legend 옆으로 빼기

  • 하나로 모인 legend가 axes 하나를 다 차지하고 있네요.
  • 옆으로 빼겠습니다.
  • legend 이동은 locbbox_to_anchor 두 인자의 조합으로 이루어집니다.

    • legend에서 loc가 가리키는 곳
      • 여기서는 “upper left” = 왼쪽 위 귀퉁이
    • figure의 어떤 지점에 갖다 붙이라는 의미입니다.
      • bbox_to_anchor=(1,0.95) = 오른쪽 위 끄트머리
  • 적용해 보겠습니다.

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    fig, axes = plt.subplots(ncols=3, nrows=2, figsize=(6, 4))
    fig.set_facecolor("lightgray")
    axs = axes.ravel()

    for i, ax in enumerate(axs, 1):
    R, G, B = np.random.random(), np.random.random(), np.random.random()
    color = [R, G, B]
    ax.set_aspect("equal")
    ax.plot(X, Y, "o-", c=color, label=f"plot {i}")

    fig.legend(loc="upper left", bbox_to_anchor=(1, 0.95)) # legend의 loc와 bbox_to_anchor를 조정합니다.
    fig.tight_layout()
    fig.savefig("45_tightlayout_5.png")
  • 화면에 잘 나옵니다.

    Jupyter Notebook 출력 화면

  • 그런데 저장된 파일은 이렇습니다.

    저장된 파일

  • 범례의 위치를 bbox_to_anchor=(1,0.95)라고 지정한 것을 상기합시다.
    • x 좌표가 figure의 끝자락인 1인데 loc가 upper left로 정의되어 있습니다.
    • 다시 말해 figure 오른쪽 경계 너머에 붙이라는 의미라서 안 보이는 게 정상입니다.
    • 따라서, 범례까지 저장하려면 그림의 전체 범위를 figure 안쪽으로 잡아야 합니다.

7. 전체 그림 범위 지정하기

  • fig.tight_layout()의 rect 인자를 조정합니다.
  • figure 안에 가상의 사각형을 그리고 여기에만 axes를 배열하는 기능입니다.
    • rect=[x시작, y시작, x길이, y길이]로 넣어줍니다.
    • axes 범위를 조정한 만큼, legend의 bbox_to_anchor도 조정합니다.
  • 적용합시다.
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    fig, axes = plt.subplots(ncols=3, nrows=2, figsize=(6, 4))
    fig.set_facecolor("lightgray")
    axs = axes.ravel()

    for i, ax in enumerate(axs, 1):
    R, G, B = np.random.random(), np.random.random(), np.random.random()
    color = [R, G, B]
    ax.set_aspect("equal")
    ax.plot(X, Y, "o-", c=color, label=f"plot {i}")

    fig.legend(loc="upper left", bbox_to_anchor=(0.8, 0.95)) # legend의 loc와 bbox_to_anchor를 다시 조정합니다.
    fig.tight_layout(rect=[0, 0, 0.8, 1]) # axes가 표현될 공간을 지정합니다.
    fig.savefig("45_tightlayout_6.png")

  • 화면 출력과 파일 출력이 다시 일치합니다.
  • 그런데 그림이 작아졌습니다.
    • tight_layout()으로 그림 사이 간격이 넓어지고
    • rect 옵션으로 영역 좁아지고
    • set_aspect()로 그 안에서 또 종횡비를 맞춘 결과입니다.

8. 그림 크기 재조정

  • 그림 크기를 다시 조정해 줍니다.
  • 가로를 늘려도 되고, 세로를 줄여도 됩니다.
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    # figsize를 1 늘려줍니다.
    fig, axes = plt.subplots(ncols=3, nrows=2, figsize=(7, 4)) # 크기를 조정합니다.
    fig.set_facecolor("lightgray")
    axs = axes.ravel()

    for i, ax in enumerate(axs, 1):
    R, G, B = np.random.random(), np.random.random(), np.random.random()
    color = [R, G, B]
    ax.set_aspect("equal")
    ax.plot(X, Y, "o-", c=color, label=f"plot {i}")

    fig.legend(loc="upper left", bbox_to_anchor=(0.8, 0.95))
    fig.tight_layout(rect=[0, 0, 0.8, 1])
    fig.savefig("45_tightlayout_7.png")

9. fig.add_axes()방식 워터마크 삽입

Pega Devlog: Watermark on Image

  • 지난 글에서 워터마크를 넣는 여러 방식을 알아봤습니다.

  • 이 중 fig.add_axes()방식은 아무데나 원하는 크기로 넣을 수 있어서 워터마크 외에도 응용하기 좋습니다.

  • 그런데 오와 열이 맞지 않기 때문에 tight_layout() 입장에서는 처리하기 곤란한 대상입니다.

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    fig, axes = plt.subplots(ncols=3, nrows=2, figsize=(7, 4))
    fig.set_facecolor("lightgray")
    axs = axes.ravel()

    for i, ax in enumerate(axs, 1):
    R, G, B = np.random.random(), np.random.random(), np.random.random()
    color = [R, G, B]
    ax.set_aspect("equal")
    ax.plot(X, Y, "o-", c=color, label=f"plot {i}")

    ax_center = fig.add_axes([0.15, 0.1, 0.5, 0.8])
    ax_center.imshow(im_wm, alpha=0.3)
    ax_center.axis("off")

    fig.legend(loc="upper left", bbox_to_anchor=(0.8, 0.95))
    fig.tight_layout(rect=[0, 0, 0.8, 1]) # tight_layout에 rect를 적용합니다.
    fig.savefig("45_tightlayout_8.png")

    tight_layout이 잘 안될거라는 경고가 뜹니다.

  • 다행히 파일 저장이 무사히 되었습니다.

  • 이번엔 운이 좋았지만 종종 그림이 밀려 어긋나거나 사라집니다.

10. tight_layout()보다 더 강한 constrained_layout

matplotlib tutorials: constrained layout guide

  • 아까 tight_layout은 ticklabels, axis labels, title를 본다고 했습니다.
  • constrained_layout은 legend, colorbar까지 함께 봅니다.
    • matplotlib 내부 연산을 거쳐 딜레이가 있습니다.
    • 따라서 real-time visualization에는 적합치 않을 수 있습니다.
  • 두 가지 중 한 가지 방식으로 사용할 수 있습니다.

(1) 그림별 설정
지금 만드는 그림에 constrained_layout을 설정합니다.

1
fig, ax = plt.subplots(constrained_layout=True)

(2) 기본값 설정
지금 이후 만드는 모든 그림에 설정합니다.

1
plt.rcParams['figure.constrained_layout.use'] = True
  • tight_layout 대신 constrained_layout을 적용합니다.
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    fig, axes = plt.subplots(ncols=3, nrows=2, figsize=(7, 4),
    constrained_layout=True) # 여기에 적용합니다.
    fig.set_facecolor("lightgray")
    axs = axes.ravel()

    for i, ax in enumerate(axs, 1):
    R, G, B = np.random.random(), np.random.random(), np.random.random()
    color = [R, G, B]
    ax.set_aspect("equal")
    ax.plot(X, Y, "o-", c=color, label=f"plot {i}")

    ax_center = fig.add_axes([0.23, 0.1, 0.5, 0.8])
    ax_center.imshow(im_wm, alpha=0.3)
    ax_center.axis("off")

    fig.legend(loc="upper left", bbox_to_anchor=(1, 0.95))
    fig.savefig("45_tightlayout_9.png")
  • 화면에 잘 나옵니다.

    Jupyter Notebook 출력 화면
  • 그런데 저장된 파일은 또 이렇습니다.

    저장된 파일
  • 당연한 결과입니다.
    • constrained_layout은 tight_layout의 rect같은 인자가 없기 때문입니다.
    • 하지만, 부분적으로나마 더 좋은 기능이 있습니다.

10. figure 대신 axes에 범례 달기

  • 우리가 만난 문제를 정리해봅시다.
    (1) axes 바깥쪽에 범례를 달고 싶음.
    (2) 그런데 figure의 범위가 제한되어 있음.
    (3) constrained_layout은 웬만한 axes 구성 요소에 맞춰줌
    (4) constrained_layout은 figure 구성 요소를 축소하지 못함
  • 어려워 보이지만 해결책이 숨어 있습니다.

    • constrained_layout은 figure 범례엔 못 맞춥니다.
    • 하지만 ax가 만드는 범례에는 맞춰줍니다
    • 따라서, 범례를 axes에 달면 됩니다.
  • 코드를 바꿉니다.

  • axes들이 만드는 도형을 handles에 모으고, label을 labels에 모읍니다.

  • 오른쪽 위에 있는 axes[0, 2]에 legend를 답니다.

    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    fig, axes = plt.subplots(ncols=3, nrows=2, figsize=(7, 4),
    constrained_layout=True)
    fig.set_facecolor("lightgray")
    axs = axes.ravel()

    handles = [] # 도형을 여기에 모읍니다.
    labels = [] # 레이블을 여기에 모읍니다.
    for i, ax in enumerate(axs, 1):
    R, G, B = np.random.random(), np.random.random(), np.random.random()
    color = [R, G, B]
    ax.set_aspect("equal")
    handle = ax.plot(X, Y, "o-", c=color, label=f"plot {i}")
    handles.append(handle[0]) # 도형을 handles에 넣습니다.
    labels.append(f"plot {i}") # label을 labels에 넣습니다.

    ax_center = fig.add_axes([0.23, 0.1, 0.5, 0.8])
    ax_center.imshow(im_wm, alpha=0.3)
    ax_center.axis("off")

    # 범례를 여기에 답니다.
    axs[2].legend(handles, labels, loc="upper left", bbox_to_anchor=(1, 1.05))
    fig.savefig("45_tightlayout_10.png")

    Jupyter Notebook과 파일 출력이 일치합니다.

  • handles와 labels를 따로 만들어 사용하는 점이 복잡해 보이지만,
  • 상당한 matplotlib 유발 감정을 해소할 수 있는 기능입니다.
  • 조금은 익숙해져 봅시다. :)


도움이 되셨나요?

카페인을 투입하시면 다음 포스팅으로 변환됩니다

Share