Jupyter Notebook은 데이터 시각화를 위한 뛰어난 도구로, 함께 사용되는 다양한 라이브러리들이 있습니다. 이번 포스트에서는 주로 활용되는 데이터 시각화 라이브러리인 matplotlib와 seaborn에 대해 알아보겠습니다.

Matplotlib 라이브러리

Matplotlib는 파이썬에서 데이터 시각화를 위한 가장 기본적인 도구 중 하나입니다. 다음은 간단한 선 그래프를 matplotlib로 그리는 예제 코드입니다.

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()

Seaborn 라이브러리

Seaborn은 matplotlib를 기반으로 한 통계 데이터 시각화에 특화된 라이브러리입니다. 아래 예제는 seaborn을 사용하여 상자 그림을 그리는 코드입니다.

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 데이터 프레임 생성
data = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'], 'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

# 상자 그림 그리기
sns.boxplot(x='Category', y='Value', data=data)

이상으로 데이터 시각화를 위해 matplotlib와 seaborn을 Jupyter Notebook에서 활용하는 방법에 대해 살펴보았습니다. 데이터 시각화는 분석 결과를 이해하고 다른 사람에게 전달하는 데 매우 중요한 요소이므로, 이러한 라이브러리들을 잘 활용하여 효과적인 시각화를 구현할 수 있도록 노력해야 합니다.