이번 포스트에서는 파이썬에서 사용되는 주요 데이터 시각화 툴킷에 대해 알아보겠습니다. 데이터 시각화는 데이터 분석과정에서 매우 중요한 부분이며, 시각화 라이브러리를 효과적으로 사용함으로써 데이터를 보다 명확하게 이해하고 결과를 시각적으로 전달할 수 있습니다.
목차
Matplotlib
Matplotlib은 파이썬에서 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리 중 하나입니다. 2D 그래프를 그릴 때 사용되며, 다양한 포맷으로 저장할 수 있습니다. 많은 다른 시각화 라이브러리들이 Matplotlib의 기능을 기반으로 확장되었습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()
Seaborn
Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 다양한 테마와 통계용 차트를 제공하는 고수준 시각화 라이브러리입니다. 보다 간단하게 통계 데이터를 시각화할 수 있도록 도와줍니다.
import seaborn as sns
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
sns.boxplot(x='category', y='value', data=df)
Plotly
Plotly는 인터랙티브한 데이터 시각화를 제공하는 라이브러리로, 웹 기반의 대시보드를 만들거나 공유하는 데에 적합합니다. Matplotlib과 Seaborn보다는 복잡하지만, 상호작용성과 확장성에서 우수한 성능을 보여줍니다.
import plotly.express as px
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
fig = px.scatter(df, x="x", y="y", color="category")
fig.show()
Bokeh
Bokeh는 웹 기반 대화식 시각화를 제공하는 라이브러리로, Plotly와 유사하게 인터랙티브한 시각화를 구현하는 데에 적합합니다. 데이터 과학 및 웹 개발 환경에서 높은 수준의 시각화를 위해 사용됩니다.
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.circle('x', 'y', size=10, source=df)
output_file("plot.html")
show(p)
결론
파이썬은 다양한 데이터 시각화 라이브러리를 제공하고 있어 데이터 과학 및 시각화 작업을 보다 쉽고 효과적으로 수행할 수 있습니다. Matplotlib을 비롯한 여러 라이브러리들을 적재적소에 활용하여 다양한 시각화 결과물을 얻을 수 있습니다.