히트맵은 데이터의 패턴과 상관관계를 시각적으로 표현하는 강력한 도구입니다. Matplotlib는 파이썬에서 데이터 시각화를 위한 인기있는 라이브러리입니다. 이번 예시에서는 Matplotlib를 사용하여 카테고리 전환 히트맵을 그리는 방법을 알아보겠습니다.

필요한 라이브러리 설치

먼저, matplotlib 패키지를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install matplotlib

예시 코드

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 카테고리 리스트 생성
categories = ['Category 1', 'Category 2', 'Category 3', 'Category 4']

# 데이터 생성
data = np.random.rand(4, 4)

# 히트맵 그리기
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest')

# 카테고리 레이블 설정
plt.xticks(np.arange(len(categories)), categories)
plt.yticks(np.arange(len(categories)), categories)

# 컬러 바 추가
plt.colorbar()

# 그래프 제목 설정
plt.title('Category Transition Heatmap')

# 그래프 보여주기
plt.show()

위의 코드에서는 카테고리 리스트와 랜덤한 데이터를 생성한 후, imshow 함수를 사용하여 히트맵을 그립니다. xticks와 yticks 함수를 사용하여 카테고리 레이블을 설정하고, colorbar 함수를 사용하여 컬러 바를 추가합니다. 마지막으로 title 함수를 사용하여 그래프의 제목을 설정하고, show 함수를 사용하여 그래프를 보여줍니다.

결과

아래의 그림은 위의 예시 코드를 실행한 결과입니다.

위의 그림에서는 각 카테고리 별 데이터의 패턴을 색상으로 표현하고 있습니다. 데이터 값이 높을수록 더 밝은 색으로 표시되며, 데이터 값이 낮을수록 더 어두운 색으로 표시됩니다.

이와 같이 Matplotlib를 사용하여 카테고리 전환 히트맵을 그릴 수 있습니다. 데이터의 패턴을 시각적으로 파악하고 싶은 경우, 히트맵은 매우 유용한 도구입니다.

참고 자료

• Matplotlib 공식 문서: https://matplotlib.org/
• Matplotlib 예제 갤러리: https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html