[python] 데이터 시각화를 위한 파이썬 라이브러리 추천
소개
데이터 시각화는 데이터 분석의 결과를 직관적으로 이해할 수 있도록 시각적으로 나타내는 과정입니다. 파이썬은 데이터 시각화에 유용한 다양한 라이브러리를 제공하고 있습니다. 이번 글에서는 데이터 시각화를 위해 파이썬에서 널리 사용되는 라이브러리 몇 가지를 소개하겠습니다.
1. Matplotlib
Matplotlib은 파이썬에서 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리 중 하나입니다. 선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램 등 다양한 그래프를 그릴 수 있으며, 사용이 간편하고 확장성이 뛰어나다는 특징이 있습니다.
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()
2. Seaborn
Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 만들어진 통계 데이터 시각화 라이브러리입니다. 페어 플롯, 히트맵, 분포 플롯 등 통계적인 그래픽을 그리는 데 유용합니다. 또한 매력적인 스타일과 색상 팔레트를 제공하여 시각적인 품질을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
import seaborn as sns
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
sns.heatmap(data.corr(), annot=True)
3. Plotly
Plotly는 인터랙티브한 데이터 시각화를 위한 강력한 도구입니다. 높은 수준의 사용자 상호 작용과 다양한 형식의 그래픽을 지원하여 웹 기반 대시보드 및 리포팅 도구를 만드는 데 적합합니다.
import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
fig.show()
마치며
파이썬에서는 Matplotlib, Seaborn, Plotly 등 다양한 데이터 시각화 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 데이터의 특성에 맞게 적절한 라이브러리를 선택하여 보다 효과적인 시각화를 할 수 있으니 필요에 따라 적절한 도구를 선택하여 활용하는 것이 중요합니다.
본 포스팅은 다음의 참고 자료를 참고하여 작성되었습니다.
감사합니다!