데이터 시각화는 공학 및 과학 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. 데이터 시각화를 통해 복잡한 데이터를 시각적으로 표현함으로써 데이터 패턴이나 트렌드를 파악하는데 도움을 줄 수 있습니다.

Python은 데이터 시각화 및 인터랙션에 매우 유용한 도구들을 제공합니다. Matplotlib, Seaborn, Plotly와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터를 시각화하고, 사용자와의 상호작용을 통해 데이터를 탐색할 수 있습니다.

Matplotlib

Matplotlib는 파이썬에서 일반적으로 많이 사용되는 데이터 시각화 라이브러리입니다. Matplotlib를 사용하면 여러 종류의 그래프를 만들고, 세부적인 스타일링을 할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 생성
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 7, 12, 9]

# 그래프 그리기
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X 축')
plt.ylabel('Y 축')
plt.title('데이터 시각화 예제')
plt.show()

Seaborn

Seaborn은 Matplotlib의 확장 기능으로, 더욱 다양한 그래프와 스타일링 옵션을 제공합니다. Seaborn은 통계적인 플롯을 만드는데 주로 사용되며, 데이터의 분포나 관계를 시각적으로 분석하는데 유용합니다.

import seaborn as sns

# 데이터 생성
iris = sns.load_dataset('iris')

# 그래프 그리기
sns.scatterplot(x='sepal_length', y='sepal_width', data=iris, hue='species')
plt.xlabel('꽃받침 길이')
plt.ylabel('꽃받침 폭')
plt.title('붓꽃 데이터 시각화')
plt.show()

Plotly

Plotly는 인터랙티브한 데이터 시각화를 위한 라이브러리로, 다양한 차트 유형과 그래프를 만들 수 있습니다. Plotly는 웹 기반의 대화형 차트를 생성하기 때문에 사용자가 데이터를 더 깊이 탐색할 수 있습니다.

import plotly.express as px

# 데이터 생성
df = px.data.gapminder().query("year == 2007")

# 그래프 그리기
fig = px.scatter(df, x="gdpPercap", y="lifeExp", size="pop", color="continent", log_x=True)
fig.show()

위 예제들은 각각 Matplotlib, Seaborn, Plotly를 사용하여 데이터를 시각화하고 있습니다. 이러한 도구들을 사용하여 공학 및 과학 분야에서 데이터 시각화와 인터랙션을 할 수 있습니다. 데이터 시각화를 통해 데이터의 패턴과 관계를 파악하고, 사용자의 요구에 맞는 인터랙티브한 시각화를 제공하는 것은 공학 및 과학 분야에서 중요한 역할을 합니다.