Data Visualization - Text, Color, Facet

Text

Text를 사용함으로서 많은 설명을 추가할 수 있으며, 오해를 방지할 수 있다.
하지만 과용시 보기 안좋으며 이해를 방해할 수 있다.

기본적인 요소는 다음과 같다.

• suptitle
  figure의 제목, fig.suptitle(text)로 설정
• title
  subplot의 제목, ax.set_title(text)로 설정
• xlabel, ylabel
  각 label의 제목, ax.set_xlabel(text)로 설정
• figtext
  figure 안의 텍스트, fig.text(x,y,s=text)로 설정
• text
  ax 안의 텍스트, ax.text(x,y,s=text)로 설정
• annotate
  ax의 주석 설정

Properties

대부분의 텍스트 함수에 공용적인 인자들이 있다.

Major Properties

• fontsize, size
  말 그대로 폰트의 사이즈를 조정한다.
• fontweight, weight
  폰트의 굵기(bold, light 등)를 조정한다.
• fontfamily
  글꼴 집합을 지정해준다.
• style, fontstyle
  이탤릭체와 같은 스타일을 변경해준다.

Detail Properties

• color
  이름 그대로 색상을 조절해준다. 6자리의 색상 코드를 사용하는 것이 추천된다.
• linespacing
  줄 간격에 관련된다.
• backgroundcolor
  음영을 조정한다.
• alpha
  흐린 정도를 조절한다.
• zorder
  파워포인트의 ‘맨 앞으로 옮기기’ 를 생각하면 된다.
• visible
  보이고 안보이고를 설정한다.

Alignment

• ha
  가로 정렬에 대한 옵션이다.
• va
  세로 정렬에 대한 옵션이다.
• rotation
  글자의 방향을 결정한다.

Color

가장 중요하면서도 어려운 영역이다.
특정한 코드가 있다기보단 수치를 조정하는거라… 종류만 기록하려고 한다.

• 범주형 : 독립된 색상으로 이산적인 데이터를 구분할 때 좋다.
• 연속형 : 정렬된 값을 가진 순서형 데이터에 좋다.
• 발산형 : 연속형과 비슷한데, 중앙을 기준으로 양쪽으로 발산한다고 생각하면 된다.

색상 대비

데이터에서 다름을 보이기 위한 방법들이 몇개 있다.

• 명도 대비 : 밝은 색과 어두운 색을 배치하여 차이를 더 보이게 한다. (회색 검정)
• 색상 대비 : 가까운 색은 차이가 더 커보인다(파랑 보라, 빨강 보라)
• 채도 대비 : 채도가 더 높아보이게 한다.(회색 주황)
• 보색 대비 : 정 반대의 색상으로 강조한다. (빨강 초록)

Facet

Facet이란 분할을 의미한다.

화면 상에서 여러개의 부분집합을 보여줌으로써 인사이트를 확장시키는 기능이다.

Matplotlib에서는 한 figure 안에서 여러개의 subplot을 만드는 방식으로 진행한다.