[python] 데이터 시각화를 위한 파이썬 첫 걸음

11 Dec 2023

python

데이터 시각화는 데이터를 이해하고 인사이트를 도출하는 데 도움을 주는 중요한 도구입니다. 파이썬은 데이터 시각화를 위한 다양한 라이브러리를 제공하고 있어, 데이터 분석가나 연구자들에게 매우 인기 있는 언어 중 하나입니다. 이번 포스트에서는 데이터 시각화를 위해 가장 많이 사용되는 파이썬 라이브러리를 소개하겠습니다.

matplotlib

matplotlib은 파이썬에서 기본적으로 제공되는 데이터 시각화 라이브러리 중 하나입니다. 선 그래프, 산점도, 막대 차트 등 다양한 그래프를 그릴 수 있어, 데이터를 시각화하는 데 유용합니다.

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()

matplotlib은 강력한 기능을 제공하며, 많은 사용자들이 사용해 왔기 때문에 다양한 자료와 예제들을 찾아볼 수 있습니다.

seaborn

seaborn은 matplotlib을 기반으로 한 통계 데이터 시각화 라이브러리입니다. seaborn을 사용하면 간단한 한 줄의 코드로 여러 가지 스타일의 그래프를 그릴 수 있습니다.

import seaborn as sns
import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'x': range(1, 6),
    'y': np.random.rand(5)
})

sns.barplot(x='x', y='y', data=data)

plotly

plotly는 인터랙티브한 그래픽을 만들기 위한 라이브러리로, 다양한 형태의 그래픽을 지원합니다. 지도 시각화, 3D 그래픽, 부분 그래픽 등 다양한 시각화가 가능합니다. plotly는 온라인으로 동작하며, plotly와 함께 Dash를 사용하여 대화형 대시보드를 만들 수도 있습니다.

import plotly.express as px

df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
fig.show()

이처럼 파이썬은 데이터 시각화를 위한 다양한 도구를 제공하고 있습니다. 데이터 시각화를 통해 데이터의 패턴을 파악하고 인사이트를 발견하는 것은 물론, 결과를 다른 사람에게 전달하기 위한 강력한 수단이 될 수 있습니다.

이상으로, 파이썬을 활용한 데이터 시각화에 대한 간략한 소개였습니다.

목차

matplotlib

seaborn

plotly