[python] PyQt에서의 데이터 시각화 도구 개발

30 Nov 2023

python

데이터 시각화는 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하는 과정입니다. PyQt는 파이썬과 크로스 플랫폼 GUI 프레임워크인 Qt를 결합한 패키지로, 데이터 시각화 도구를 개발하는 데 적합한 환경을 제공합니다. 이번 포스트에서는 PyQt를 사용하여 데이터 시각화 도구를 개발하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. PyQt 소개

PyQt는 PyQt5와 PyQt6 두 가지 버전으로 제공됩니다. PyQt5는 Qt 5를 기반으로 하며, PyQt6는 Qt 6를 기반으로 합니다. PyQt의 가장 큰 특징은 Qt의 강력한 GUI 기능을 모두 활용할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 다양한 시각화 요소를 사용자 정의할 수 있으며, 상호작용적인 시각화 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

2. PyQt 데이터 시각화 도구 개발 예제

아래는 PyQt를 사용하여 간단한 데이터 시각화 도구를 개발하는 예제 코드입니다.

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QBoxLayout
from PyQt5.QtChart import QChart, QChartView, QBarSet, QBarSeries, QBarCategoryAxis
from PyQt5.QtCore import Qt

def main():
    app = QApplication(sys.argv)
    
    # 데이터 생성
    categories = ["A", "B", "C", "D", "E"]
    data = [20, 30, 10, 15, 25]
    
    # QChart 객체 생성
    chart = QChart()
    
    # QBarSeries 객체 생성
    series = QBarSeries()
    
    # QBarSet 객체 생성 및 데이터 설정
    bar_set = QBarSet("Data")
    for index, value in enumerate(data):
        bar_set.append(value)
        bar_set.setLabel(str(value))
    
    # QBarSeries에 QBarSet 추가
    series.append(bar_set)
    
    # QChart에 QBarSeries 설정
    chart.addSeries(series)
    
    # X축 범주 설정
    axis_x = QBarCategoryAxis()
    axis_x.append(categories)
    chart.addAxis(axis_x, Qt.AlignBottom)
    series.attachAxis(axis_x)
    
    # Y축 범위 설정
    chart.createDefaultAxes()
    
    # 차트 뷰 생성 및 창에 추가
    chart_view = QChartView(chart)
    chart_view.setRenderHint(QPainter.Antialiasing)
    
    main_window = QMainWindow()
    layout = QBoxLayout(QBoxLayout.LeftToRight)
    main_window.setCentralWidget(chart_view)
    main_window.setLayout(layout)
    
    main_window.setGeometry(100, 100, 800, 600)
    main_window.show()
    
    sys.exit(app.exec_())

if __name__ == "__main__":
    main()

위의 예제 코드는 PyQt를 사용하여 막대 그래프를 그리는 간단한 데이터 시각화 도구를 개발하는 예시입니다. QBarSet을 이용해 데이터를 생성하고, QBarSeries에 데이터를 추가하여 그래프를 그립니다. 그리고 X축 범주와 Y축 범위를 설정한 후, QChartView를 생성하여 창에 출력합니다.

3. 결론

PyQt를 사용하여 데이터 시각화 도구를 개발할 수 있습니다. PyQt는 강력한 GUI 기능을 제공하며, 다양한 시각화 요소를 사용자 정의할 수 있습니다. 이를 활용하여 데이터를 시각적으로 표현함으로써 데이터를 보다 쉽게 이해할 수 있게 됩니다.

참고 자료:

PyQt 공식 문서: https://doc.qt.io/qt-5/qchart.html
PyQt5 Tutorials: https://www.tutorialspoint.com/pyqt/index.htm