matplotlib fill_between은 무엇을 하나요?

fill_between은 각 x 값에서 두 곡선(또는 곡선과 baseline) 사이 영역을 칠합니다. 신뢰 구간, 위/아래 비교, 선 차트에서 날짜 구간 강조에 자주 쓰입니다.

조건이 참일 때만 선 사이를 채우려면?

where 매개변수에 boolean 배열을 넘기세요. 예: where=(y1 > y2). 배열 길이는 x와 같아야 합니다. 조건이 바뀌는 경계를 부드럽게 하려면 interpolate=True를 쓰세요.

월 이름으로 fill_between을 필터할 때 ValueError가 나는 이유는?

Python의 in 연산자는 fill_between이 필요로 하는 방식으로 pandas Index를 벡터화하지 않습니다. index.isin(['Jan', 'Feb', 'Mar']) 또는 요소별 비교로 where를 x에 정렬된 boolean Series로 만드세요.

Matplotlib에서 신뢰 구간 밴드를 그리려면?

ax.plot으로 중심 추정치를 그린 뒤, mean-std와 mean+std 또는 분위수 경계처럼 lower/upper 배열로 ax.fill_between(x, lower, upper, alpha=0.3)을 호출하세요.

fill_between과 fill_betweenx 차이는?

fill_between은 x를 따라 두 y 값 사이를 세로로 채웁니다. fill_betweenx는 y를 따라 두 x 값 사이를 가로로 채웁니다. 밴드가 어느 축을 가로질러야 하는지에 따라 고르세요.

Matplotlib fill_between: 조건 영역 채우기, 신뢰 구간, isin() 오류 해결

Name: Soren Atelier

게시일 2023. 6. 9.

업데이트 2026. 7. 13.

plt.fill_between / ax.fill_between으로 곡선 사이 영역을 칠하고, where=로 조건을 강조하고, 신뢰 구간 밴드를 만들며, isin()으로 인덱스 필터 시 ValueError를 고치는 방법을 정리합니다.

fill_between은 두 y-곡선 사이(또는 곡선과 baseline 사이) 영역을 채웁니다. 신뢰 구간(confidence band), “위/아래” 강조, 선 차트 위 구간 표시의 표준 도구입니다.

빠른 문법

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
x = np.linspace(0, 10, 200)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
 
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y1, label="sin")
ax.plot(x, y2, label="cos")
ax.fill_between(x, y1, y2, color="0.7", alpha=0.4)
ax.legend()
plt.show()

목표	패턴
두 시리즈 사이 채우기	`ax.fill_between(x, y1, y2, alpha=0.3)`
한 선 아래 채우기	`ax.fill_between(x, 0, y, alpha=0.3)`
조건이 참일 때만	`where=(y1 > y2)` (`x`와 같은 길이)
인덱스/카테고리 필터	`where=df.index.isin([...])` — Python `in` 아님
조건 경계 부드럽게	`interpolate=True`

fill_between이 하는 일

Matplotlib은 (x, y1)에서 (x, y2)로 폴리곤을 그리고 채웁니다. x, y1, y2는 같은 길이여야 합니다(y1/y2는 스칼라도 가능).

이 한 가지 아이디어로 “이 구간을 강조해 줘” 작업 대부분을 커스텀 patch 없이 처리할 수 있습니다.

두 곡선 사이 기본 채우기

사인·코사인 사이를 전부 채우는 예제입니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
x = np.linspace(0, 10, 300)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
 
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7.2, 4.2))
ax.plot(x, y1, label="sin(x)", color="#2563eb", lw=2)
ax.plot(x, y2, label="cos(x)", color="#dc2626", lw=2)
ax.fill_between(x, y1, y2, color="#94a3b8", alpha=0.45)
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")
ax.legend(loc="upper right")
plt.show()

Basic fill_between between sine and cosine

유용한 조절 값:

alpha — 반투명으로 두어 선이 읽히게 유지
color / facecolor — 채우기 색
linewidth=0 — 선 스타일과 싸우는 폴리곤 테두리 숨기기
label= — 채우기가 실제 범주를 나타낼 때 범례에 포함

`where=`로 조건 영역 채우기

x와 같은 길이의 boolean 배열을 넘기면 밴드의 일부만 칠합니다. 색을 둘로 나누려면 호출을 두 번:

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7.2, 4.2))
ax.plot(x, y1, label="sin(x)", color="#2563eb", lw=2)
ax.plot(x, y2, label="cos(x)", color="#dc2626", lw=2)
 
ax.fill_between(
    x, y1, y2,
    where=(y1 > y2),
    interpolate=True,
    color="#22c55e",
    alpha=0.35,
    label="sin > cos",
)
ax.fill_between(
    x, y1, y2,
    where=(y1 <= y2),
    interpolate=True,
    color="#f97316",
    alpha=0.30,
    label="sin ≤ cos",
)
 
ax.legend(loc="upper right", ncol=2)
plt.show()

Conditional fill_between using where

`interpolate=True`가 중요한 이유

보간 없이 두면, 조건이 샘플 점 사이에서 바뀔 때 채우기가 블록처럼 수직으로 잘릴 수 있습니다. interpolate=True는 교차점을 추정해 강조가 곡선을 더 자연스럽게 따릅니다. 밀집된 연속 시리즈에 권장하고, 희소한 범주형 x축에서는 덜 중요합니다.

신뢰 구간 / 오차 밴드 패턴

실무에서 매우 흔한 패턴이 “평균 ± 불확실성”입니다.

t = np.linspace(0, 12, 200)
mean = np.sin(t / 1.5) + 0.15 * t
std = 0.35 + 0.08 * np.abs(np.cos(t))
 
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7.2, 4.2))
ax.plot(t, mean, color="#0f766e", lw=2.2, label="estimate")
ax.fill_between(t, mean - std, mean + std, color="#14b8a6", alpha=0.28, label="±1σ band")
ax.set_xlabel("time")
ax.set_ylabel("value")
ax.legend(loc="upper left")
plt.show()

Confidence-style band with fill_between

분위수(p10/p90), 예측 구간, min/max 포락선에도 같은 아이디어가 통합니다. 채우기가 너무 강하면 중심선을 이후에 그리거나 z-order를 높이세요.

트러블슈팅: 일부 카테고리/월만 채우기

검색 트래픽이 이 페이지에 오는 흔한 실패 시도:

# Broken ideas
where = plotMonths.index in ["January", "February", "March"]   # ValueError / nonsense
where = [m in ["January", "February", "March"] for m in plotMonths.index]  # may work, but isin is cleaner

무엇이 잘못되나

array in list는 요소별 연산이 아닙니다. NumPy/pandas 객체는 **ValueError**를 내거나 애매한 단일 boolean을 반환합니다.
배열 전체에 대한 True/False 하나가 아니라, x에 정렬된 boolean 벡터가 필요합니다.

해결: `isin()` (또는 `np.isin`)

범주형 월 라벨로 완결·실행 가능한 예제:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
 
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug"]
df = pd.DataFrame(
    {
        "A": [12, 14, 13, 15, 18, 17, 16, 19],
        "B": [10, 11, 12, 14, 13, 15, 14, 16],
    },
    index=months,
)
 
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7.2, 4.2))
ax.plot(df.index, df["A"], marker="o", label="series A")
ax.plot(df.index, df["B"], marker="o", label="series B")
 
ax.fill_between(
    np.arange(len(df)),
    df["A"],
    df["B"],
    where=df.index.isin(["Jan", "Feb", "Mar"]),
    color="#38bdf8",
    alpha=0.35,
    label="Q1 highlight",
)
 
ax.set_xticks(range(len(df)), df.index)
ax.legend(loc="upper left")
plt.show()

Selected months highlighted with isin

참고:

DatetimeIndex면 (df.index.month <= 3) 같은 boolean mask, 또는 정규화한 라벨에 .isin을 선호하세요.
축에 범주 라벨을 쓰는 경우, 위처럼 fill_between에 정수 위치를 넘기는 편이 문자열 카테고리보다 안정적인 경우가 많습니다.
where 길이는 넘긴 x 배열과 같게 유지하세요.

흔한 함정

함정	증상	해결
길이 불일치	`ValueError: ... not the same size`	`x`, `y1`, `y2`, `where` 정렬
Index/array에 Python `in`	`ValueError` 또는 빈 채우기	`index.isin([...])` / `np.isin`
`alpha` 생략	채우기가 선을 가림	`alpha=0.2–0.4`
PNG에서 바깥 범례 잘림	범례 잘림	플롯 밖 범례 + `bbox_inches="tight"`
조건 경계가 거칠음	블록형 영역	`interpolate=True`

다중 시리즈 차트에서는 여러 선 플롯의 명확한 선 스타일과 채우기를 짝지으세요. 주석·밴드 후 그림이 답답하면 범례 위치와 싸우기 전에 figure size를 먼저 조절하세요.

fill_between vs fill_betweenx

fill_between(x, y1, y2) — x를 따라 두 y 값 사이 세로 채우기 (가장 흔함).
fill_betweenx(y, x1, x2) — y를 따라 두 x 값 사이 가로 채우기 (수직 프로파일, density strip, tornado 스타일 구간에 유용).

같은 where= 아이디어가 둘 다에 적용됩니다.

FAQ

마무리

ax.fill_between(x, y1, y2)는 작은 API로 시각적 효과가 큽니다. 시리즈 비교, 불확실성 표시, 구간 스포트라이트에 쓰세요. 조건부 이야기면 where=를, 라벨 필터에는 Python in 대신 isin/boolean mask를, 데이터 선이 앞서 보이도록 alpha는 낮게 유지하세요.