[python] 파이썬을 이용한 데이터 시각화 실습
이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 데이터 시각화를 실습해보겠습니다. 데이터 시각화는 데이터를 시각적으로 표현하여 인사이트를 얻는 데 도움이 됩니다. 파이썬에는 다양한 시각화 라이브러리가 있으며, 이를 사용하여 다양한 종류의 그래프와 차트를 생성할 수 있습니다.
1. Matplotlib을 이용한 기본 그래프 생성
먼저, 데이터 시각화를 위해 가장 많이 사용되는 Matplotlib 라이브러리를 활용해보겠습니다. Matplotlib은 선 그래프, 산점도, 히스토그램 등 다양한 그래프를 생성할 수 있는 강력한 도구입니다. 아래는 간단한 예제 코드입니다.
import matplotlib.pyplot as plt
# 데이터 생성
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
# 선 그래프 생성
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X 축')
plt.ylabel('Y 축')
plt.title('간단한 선 그래프')
plt.show()
2. Seaborn을 이용한 고급 시각화
또한, Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 하여 통계용 그래픽을 그리기 위한 라이브러리로, Matplotlib보다 간편하고 고급 시각화를 위한 기능을 제공합니다. 아래는 Seaborn을 사용하여 만든 히트맵 예제입니다.
import seaborn as sns
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 히트맵 생성
sns.heatmap(df, annot=True, cmap='YlGnBu')
plt.show()
3. Plotly를 이용한 대화형 시각화
또한, Plotly는 인터랙티브한 시각화 도구로, 다양한 종류의 그래프와 차트를 인터랙티브하게 생성할 수 있습니다. 아래는 Plotly를 사용하여 만든 막대 그래프 예제입니다.
import plotly.express as px
# 데이터 생성
data = {'도시': ['서울', '대전', '대구', '부산'], '인구': [9904312, 1506294, 2534919, 3352479]}
df = pd.DataFrame(data)
# 막대 그래프 생성
fig = px.bar(df, x='도시', y='인구', title='도시별 인구')
fig.show()
위의 예제 코드를 통해 파이썬을 사용하여 다양한 시각화를 실습할 수 있습니다. 데이터 시각화를 통해 데이터의 특성을 빠르게 파악하고 관계를 시각적으로 이해할 수 있습니다.
이상으로 파이썬을 이용한 데이터 시각화 실습에 대해 알아보았습니다. 감사합니다.