인터랙티브한 데이터 시각화는 데이터 분석 및 통계 작업에서 중요한 부분을 차지합니다. 파이썬은 이러한 시각화 작업을 쉽게 수행할 수 있는 다양한 라이브러리를 제공합니다. 이번 글에서는 인터랙티브한 데이터 시각화를 위해 파이썬의 주요 라이브러리인 Plotly, Bokeh, Altair에 대해 알아보겠습니다.

1. Plotly

Plotly는 인터랙티브한 그래프를 만들기 위한 라이브러리로, 다양한 종류의 차트와 지도 시각화를 지원합니다. 특히, Plotly Express를 이용하면 간단한 코드로 복잡한 인터랙티브한 시각화를 구현할 수 있습니다.

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

2. Bokeh

Bokeh는 대규모 데이터셋을 시각화할 수 있는 라이브러리로, 사용자가 웹 브라우저 상에서 인터랙티브한 시각화를 만들 수 있게 합니다. 또한, Bokeh는 고성능의 웹 기반 시각화 도구로 유용하게 활용됩니다.

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]
p = figure(title="Simple line example", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
p.line(x, y, legend_label="Temp.", line_width=2)
show(p)

3. Altair

Altair는 선언적 문법을 사용하여 인터랙티브한 시각화를 만들기 위한 라이브러리입니다. Altair를 사용하면 간단한 코드로도 다양한 차트를 생성할 수 있습니다. 또한, 선언적 스타일을 통해 차트 스타일을 설정할 수 있습니다.

import altair as alt
from vega_datasets import data
source = data.cars()
chart = alt.Chart(source).mark_circle().encode(x='Horsepower',y='Miles_per_Gallon',color='Origin',tooltip=['Name','Origin','Horsepower','Miles_per_Gallon']).interactive()
chart

이러한 Plotly, Bokeh, Altair와 같은 라이브러리를 사용하여 다양하고 인터랙티브한 데이터 시각화를 쉽게 구현할 수 있습니다.

더 많은 정보는 각 라이브러리의 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.