[파이썬] 공학 및 과학 데이터 시각화와 인터랙티브 데이터 대시보드

04 Sep 2023

python

데이터 시각화는 공학 및 과학 분야에서 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 데이터 시각화를 통해 복잡한 데이터 패턴이나 추세를 시각적으로 이해할 수 있으며, 인사이트를 도출하고 의사 결정에 도움을 줄 수 있습니다.

Python은 데이터 시각화를 위한 많은 도구와 라이브러리를 제공하고 있습니다. Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh 등은 공학 및 과학 분야에서 널리 사용되며, 강력한 시각화 기능을 제공합니다.

Matplotlib

Matplotlib는 데이터 시각화를 위한 가장 기본적인 도구로 널리 알려져 있습니다. 다양한 차트 및 플롯을 만들 수 있으며, 사용자가 그래프의 모양과 스타일을 자세하게 조정할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

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

# 선 그래프 생성
plt.plot(x, y)

plt.xlabel('X 축')
plt.ylabel('Y 축')
plt.title('간단한 선 그래프')

# 그래프 보여주기
plt.show()

Seaborn

Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 만들어진 시각화 라이브러리로, Matplotlib보다 간편한 인터페이스와 더 아름다운 시각화 결과물을 제공합니다.

import seaborn as sns

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

# 막대 그래프 생성
sns.barplot(x, y)

plt.xlabel('X 축')
plt.ylabel('Y 축')
plt.title('간단한 막대 그래프')

# 그래프 보여주기
plt.show()

Plotly

Plotly는 인터랙티브한 데이터 시각화를 위한 강력한 도구입니다. 사용자가 마우스로 그래프를 조작하고 상호작용할 수 있는 다양한 시각화 결과물을 생성할 수 있습니다.

import plotly.express as px

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

# 산점도 생성
fig = px.scatter(x=x, y=y)

fig.update_layout(
    title='간단한 산점도',
    xaxis_title='X 축',
    yaxis_title='Y 축'
)

# 그래프 보여주기
fig.show()

Bokeh

Bokeh은 웹 기반의 인터랙티브 데이터 시각화를 위한 라이브러리입니다. 대화형 대시보드나 시각화 애플리케이션을 만들기에 적합하며, 웹 브라우저에서 동작합니다.

from bokeh.plotting import figure, show

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

# 선 그래프 생성
p = figure(title='간단한 선 그래프', x_axis_label='X 축', y_axis_label='Y 축')
p.line(x, y)

# 그래프 보여주기
show(p)

공학 및 과학 분야에서 데이터 시각화는 매우 중요한 역할을 합니다. Python을 이용하여 Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh 등 다양한 도구를 사용하면 보다 효과적인 데이터 시각화와 인터랙티브 데이터 대시보드를 구현할 수 있습니다.