파이썬은 데이터 시각화에 매우 유용한 도구와 라이브러리를 제공합니다. 여러 가지 라이브러리를 사용하여 다양한 종류의 그래프를 그릴 수 있습니다. 이번 블로그에서는 파이썬에서 가장 인기 있는 데이터 시각화 라이브러리 중 몇 가지를 소개하고, 각 라이브러리를 사용하여 다양한 종류의 그래프를 어떻게 그리는지 살펴보겠습니다.

Table of Contents

1. Matplotlib을 사용한 그래프 그리기
2. Seaborn을 사용한 그래프 그리기
3. Plotly를 사용한 인터랙티브 그래프 그리기

1. Matplotlib을 사용한 그래프 그리기

Matplotlib은 파이썬에서 가장 기본적이고 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리 중 하나입니다. 다양한 종류의 그래프를 그릴 수 있으며, 막대 그래프, 선 그래프, 산점도 등을 그릴 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 35]

# 선 그래프 그리기
plt.plot(x, y)
plt.show()

2. Seaborn을 사용한 그래프 그리기

Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 하는 고급 데이터 시각화 라이브러리로, 통계적 그래픽 기능을 제공합니다. Seaborn을 사용하면 히스토그램, 박스 플롯, 히트맵 등을 그릴 수 있습니다.

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 데이터 프레임 생성
data = {
    'x': [1, 2, 3, 4, 5],
    'y': [10, 20, 25, 30, 35]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 산점도 그리기
sns.scatterplot(x='x', y='y', data=df)

3. Plotly를 사용한 인터랙티브 그래프 그리기

Plotly는 인터랙티브한 그래프를 그릴 수 있는 라이브러리로, 웹 기반의 시각화를 지원합니다. 다양한 종류의 그래프를 그릴 수 있으며, 사용자의 상호작용에 반응하는 그래프를 만들 수 있습니다.

import plotly.express as px
import pandas as pd

# 데이터 프레임 생성
data = {
    'x': [1, 2, 3, 4, 5],
    'y': [10, 20, 25, 30, 35]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 막대 그래프 그리기
fig = px.bar(df, x='x', y='y')
fig.show()

이와 같이 파이썬을 사용하여 Matplotlib, Seaborn, Plotly 등 다양한 라이브러리를 활용하여 다양한 종류의 그래프를 그릴 수 있습니다.

참고 문헌:

• Matplotlib 공식 문서
• Seaborn 공식 문서
• Plotly 공식 문서