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[파이썬] 공학 및 과학 데이터 시각화와 데이터 대시보드

데이터 시각화는 공학 및 과학 분야에서 매우 중요한 요소입니다. 데이터 시각화를 통해 복잡한 데이터 패턴, 추세 및 상관 관계를 쉽게 이해할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 기반의 결정과 문제 해결을 더욱 효과적으로 할 수 있습니다.

Python은 이러한 데이터 시각화 작업을 위한 강력한 도구와 라이브러리들을 제공합니다. 이 글에서는 Python을 사용하여 공학 및 과학 데이터를 시각화하고 대시보드를 만드는 과정을 알아보겠습니다.

데이터 시각화를 위한 주요 라이브러리

Python에서 데이터 시각화 작업을 위해 다양한 라이브러리가 제공됩니다. 그 중에서도 가장 널리 사용되는 라이브러리는 다음과 같습니다:

데이터 시각화 예제

다음은 Python을 사용하여 데이터 시각화 작업을 수행하는 예제 코드입니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 데이터 로드 및 전처리 예제
data = pd.read_csv('data.csv') # 데이터 로드
data = data.dropna() # 결측치 제거

# 선 그래프 예제
plt.plot(data['x'], data['y'])
plt.xlabel('x축')
plt.ylabel('y축')
plt.title('선 그래프')
plt.show()

# 산점도 예제
sns.scatterplot(data=data, x='x', y='y')
plt.xlabel('x축')
plt.ylabel('y축')
plt.title('산점도')
plt.show()

# 히스토그램 예제
sns.histplot(data=data, x='x', kde=True)
plt.xlabel('x축')
plt.ylabel('빈도')
plt.title('히스토그램')
plt.show()

위 예제는 Matplotlib과 Seaborn 라이브러리를 사용하여 선 그래프, 산점도, 히스토그램을 그리는 방법을 보여줍니다. 데이터를 먼저 로드하고 전처리한 후, 원하는 그래프를 그리는 명령을 실행합니다. 각 그래프에는 축 이름, 제목 등을 추가하여 보다 명확하게 표시할 수 있습니다.

데이터 대시보드 예제

대시보드는 여러 개의 시각화 요소를 한 곳에 모아 효과적으로 데이터를 분석하고 파악하는 데에 도움을 줍니다. Plotly 라이브러리를 사용하여 인터랙티브한 데이터 대시보드를 만들 수 있습니다.

import plotly.express as px

# 데이터 로드 및 전처리 예제
data = pd.read_csv('data.csv') # 데이터 로드
data = data.dropna() # 결측치 제거

# 대시보드 그래프 예제
fig = px.scatter(data_frame=data, x='x', y='y', color='category', size='size', title='대시보드')
fig.update_layout(
    xaxis_title='x축',
    yaxis_title='y축',
    legend_title='범주',
    showlegend=True
)
fig.show()

위 예제는 Plotly 라이브러리를 사용하여 산점도 그래프를 대시보드 형태로 그리는 방법을 보여줍니다. 데이터를 먼저 로드하고 전처리한 후, 대시보드 그래프를 생성하여 필요한 설정을 추가합니다. 그래프의 축 이름, 범례 제목 등을 지정할 수 있습니다.

마무리

Python을 사용하여 공학 및 과학 데이터를 시각화하고 대시보드를 만드는 과정을 살펴보았습니다. Matplotlib, Seaborn, Plotly, Pandas 등의 라이브러리를 통해 다양한 그래프를 그리고 인터랙티브한 대시보드를 만들 수 있습니다. 데이터 시각화를 통해 복잡한 데이터를 쉽게 해석하고 결정을 내리는 데 도움이 되는 탁월한 도구입니다.

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