[python] 파이썬을 활용한 다양한 도메인의 데이터 시각화 예제

11 Dec 2023

python

파이썬은 데이터 시각화에 널리 사용되며, 다양한 라이브러리를 통해 다양한 형식의 데이터를 시각적으로 나타낼 수 있습니다. 이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 다양한 도메인의 데이터를 시각화하는 예제를 살펴보겠습니다.

주식 데이터 시각화

주식 시장은 매우 동적이고 다양한 정보를 포함하고 있습니다. 주식 데이터를 시각화하여 특정 기업의 주가 추이를 분석하거나 시장의 변동성을 파악하는 등 다양한 분석이 가능합니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 주식 데이터 불러오기
stock_data = pd.read_csv('stock_prices.csv')

# 주식 가격 추이 시각화
plt.plot(stock_data['Date'], stock_data['Close'])
plt.title('Stock Price Trend')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.show()

지리적 데이터 시각화

지도와 관련된 데이터를 시각화하여 지리적인 분포나 패턴을 파악할 수 있습니다. 지도 위에 데이터를 시각화하여 지역별 데이터의 차이나 상관 관계를 시각적으로 이해할 수 있습니다.

import geopandas as gpd

# 지리 데이터 불러오기
world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))

# 지리 데이터와 연결된 값을 가지고 있는 데이터프레임 생성
data = pd.DataFrame({
    'name': ['Country A', 'Country B', 'Country C'],
    'value': [100, 200, 300]
})

# 지도와 데이터 연결하여 시각화
world = world.merge(data, how='left', left_on='name', right_on='name')
world.plot(column='value', legend=True)

머신러닝 모델 결과 시각화

머신러닝 모델을 훈련시키고 결과를 분석하기 위해 다양한 시각화 기법을 활용할 수 있습니다. 모델의 성능, 특징 중요도, 에러 분석 등을 시각적으로 표현하여 모델의 이해와 개선에 도움이 됩니다.

from sklearn.tree import plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt

# 의사 결정 나무 모델 결과 시각화
plt.figure(figsize=(10, 8))
plot_tree(model, filled=True)
plt.show()

위 예제들을 통해 파이썬을 사용하여 주식 데이터, 지리적 데이터, 머신러닝 모델 결과를 시각화하는 방법을 살펴보았습니다. 데이터 시각화는 데이터 분석과 이해에 있어서 매우 중요한 단계이며, 파이썬을 활용하여 다양한 형식의 데이터를 시각적으로 표현하는 능력은 데이터 과학 및 분석 분야에서 매우 강력한 도구가 될 수 있습니다.

목차

주식 데이터 시각화

지리적 데이터 시각화

머신러닝 모델 결과 시각화