데이터 시각화는 데이터 과학 및 데이터 분석의 중요한 부분입니다. Python 기반의 데이터 시각화 도구 중 Bokeh와 Matplotlib는 많이 사용되는 도구입니다. 하지만 두 도구는 목적과 사용 방법에서 차이점이 있습니다.

Bokeh

Bokeh는 인터랙티브한 시각화를 제공하는 도구입니다. 다양한 형태의 시각화를 제공하며, 웹 기반의 애플리케이션에서도 사용할 수 있습니다. Bokeh를 사용하면 동적인 시각화를 만들 수 있어 사용자의 상호작용에 따라 시각화가 변경될 수 있습니다. 그래프를 브라우저에 렌더링하므로, 큰 데이터셋에 대해서도 원활한 시각화가 가능합니다.

Bokeh의 장점:

• 웹 기반의 인터랙티브 시각화를 제공합니다.
• 다양한 출력 형식을 지원합니다.
• 실시간 데이터의 시각화에 적합합니다.
• 마우스 이벤트 등 사용자 상호작용을 지원합니다.

Bokeh의 예시 코드:

import numpy as np
from bokeh.plotting import figure, show

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

p = figure(title="Sine Wave", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
p.line(x, y, legend_label='sin(x)', line_width=2)

show(p)

Matplotlib

Matplotlib는 파이썬에서 가장 인기있는 데이터 시각화 라이브러리로 알려져 있습니다. Matplotlib를 사용하면 정적인 2D 및 3D 시각화를 생성할 수 있습니다. 다양한 출력 형식을 지원하며, 많은 커스터마이징 옵션을 제공합니다. Matplotlib는 옛날 스타일의 그래프를 생성할 수 있어 학술적인 목적에 적합합니다.

Matplotlib의 장점:

• 파이썬의 표준 시각화 도구로 널리 알려져 있습니다.
• 강력한 커스터마이징과 풍부한 옵션을 제공합니다.
• 많은 예제와 리소스가 있어 배우기 쉽습니다.
• 정적인 시각화를 위해 적합합니다.

Matplotlib의 예시 코드:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Sine Wave')

plt.show()

결론

Bokeh와 Matplotlib는 데이터 시각화를 위한 강력한 도구입니다. Bokeh는 웹 기반의 인터랙티브 시각화에 적합하며, Matplotlib는 다양한 커스터마이징 옵션과 예제를 제공합니다. 작업에 적합한 도구를 선택하여 데이터 시각화를 즐기세요!

Bokeh 공식 사이트 Matplotlib 공식 사이트