데이터 시각화는 데이터의 패턴과 관계를 이해하고 전달하기 위한 중요한 도구입니다. Python에서는 Matplotlib와 Seaborn과 같은 라이브러리를 사용하여 데이터 시각화를 수행할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Matplotlib와 Seaborn의 주요 기능과 차이점에 대해 알아보겠습니다.

Matplotlib

Matplotlib는 Python의 데이터 시각화 라이브러리 중 가장 기본적이면서도 강력한 도구입니다. Matplotlib는 다양한 그래프 유형을 생성할 수 있으며, 세부적인 설정을 통해 그래프를 맞춤화할 수 있습니다. Matplotlib를 사용하면 선 그래프, 산점도, 막대 그래프, 원 그래프 등 다양한 시각화 유형을 만들 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 선 그래프
x = [1, 2, 3, 4]
y = [5, 6, 7, 8]
plt.plot(x, y)

# 산점도
x = [1, 2, 3, 4]
y = [5, 6, 7, 8]
plt.scatter(x, y)

# 막대 그래프
x = [1, 2, 3, 4]
y = [5, 6, 7, 8]
plt.bar(x, y)

# 원 그래프
sizes = [30, 40, 20, 10]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
plt.pie(sizes, labels=labels)

Matplotlib의 장점은 그래프의 모든 측면을 커스터마이즈할 수 있다는 것입니다. 그러나 초기 설정이 복잡하고 기본 스타일은 다소 단순한 편입니다.

Seaborn

Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 한 고급 데이터 시각화 라이브러리입니다. Seaborn은 Matplotlib에 비해 간단한 인터페이스와 멋진 시각적 스타일을 제공합니다. Matplotlib의 기능을 상속받으며, 데이터 분포를 시각화하기 위한 고급 그래프 유형을 제공합니다.

import seaborn as sns

# 선 그래프
x = [1, 2, 3, 4]
y = [5, 6, 7, 8]
sns.lineplot(x, y)

# 산점도
x = [1, 2, 3, 4]
y = [5, 6, 7, 8]
sns.scatterplot(x, y)

# 막대 그래프
x = [1, 2, 3, 4]
y = [5, 6, 7, 8]
sns.barplot(x, y)

# 원 그래프
sizes = [30, 40, 20, 10]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
plt.pie(sizes, labels=labels)

Seaborn은 Matplotlib보다 손쉽게 고급 시각화를 만들 수 있게 해줍니다. 또한 Seaborn은 기본적으로 Matplotlib보다 더 아름답고 세련된 스타일을 제공합니다. 그러나 매우 복잡한 시각화 요구사항을 가진 경우에는 Matplotlib보다는 한계가 있을 수 있습니다.

결론

Matplotlib와 Seaborn은 Python에서 데이터 시각화를 위한 두 가지 주요 라이브러리입니다. Matplotlib는 기본적이면서도 강력한 기능을 제공하며, 모든 측면을 자세하게 제어할 수 있습니다. Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 하며, 더 간단한 인터페이스와 멋진 시각적 스타일을 제공합니다. 선택은 사용 사례와 선호도에 따라 달라집니다.