Python 시각화는 데이터를 시각적으로 표현하여 보다 쉽고 명확하게 이해할 수 있도록 하는 방법입니다.
Matplotlib, Seaborn, Plotly 등 Python의 시각화 라이브러리를 사용하여 다양한 그래프를 그릴 수 있습니다.
시각화를 사용하면 데이터의 패턴, 상관 관계 및 이상값을 발견하고 분석할 수 있습니다.
이 기사에서는 Python 시각화 기본 사항에 대해 자세히 알아봅니다.
Matplotlib
1. 기본 그래프 그리기
Matplotlib는 다양한 그래프를 그릴 수 있는 Python의 시각화 라이브러리입니다.
가장 기본적인 그래프인 선 그래프를 그려보겠습니다.
아래는 x축과 y축의 값을 지정하여 선 그래프를 그리는 예입니다.
matplotlib.pyplot을 plt x =로 가져오기 [0, 1, 2, 3, 4, 5]
와이 = [0, 2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y) plt.show() 위 코드를 실행하면 x축과 y축으로 이루어진 선 그래프가 생성됩니다.
2. 다양한 그래프 그리기
Matplotlib은 선 그래프 외에도 막대 그래프, 산점도, 히스토그램을 포함한 다양한 그래프를 그릴 수 있습니다.
예를 간단히 살펴보겠습니다.
matplotlib.pyplot을 plt로 가져오기 # 막대 그래프 x = [‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’]
와이 = [10, 20, 15, 30]
plt.bar(x, y) plt.show() # 산점도 x = [1, 2, 3, 4, 5]
와이 = [10, 20, 15, 30, 25]
plt.scatter(x, y) plt.show() # 히스토그램 x = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
plt.hist(x, bins=5) plt.show() 위 코드를 실행하면 막대 그래프, 산점도, 히스토그램이 순서대로 생성됩니다.
3. 그래프 스타일 지정
Matplotlib을 사용하면 그래프 스타일을 지정할 수 있습니다.
다음은 그래프의 제목, 축 레이블, 눈금 표시, 범례 등의 스타일을 지정하는 예입니다.
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 그래프 데이터 생성 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np .sin(x) # 그래프 스타일 지정 plt.plot(x, y, label=”sin (x)”) plt.title(‘그래프 제목’) plt.xlabel(‘X축’) plt.ylabel(‘ Y축’) plt.xticks([0, 2, 4, 6, 8, 10]) plt.yticks([-1, 0, 1]) plt.legend() plt.show() 위 코드를 실행하면 스타일이 적용된 선 그래프가 생성됩니다.
그래프의 제목, 축 레이블, 척도, 범례 등을 설정합니다.
4. 여러 그래프 그리기
Matplotlib을 사용하여 여러 그래프를 동시에 그릴 수도 있습니다.
다음은 스타일이 다른 두 개의 선 그래프를 동시에 그리는 예입니다.
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 그래프 데이터 생성 x = np.arange(0, 10, 0.1) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) # 그래프 그리기 plt.plot(x , y1, ‘r–‘, label=”sin(x)”) plt.plot(x, y2, ‘b:’, label=”cos(x)”) plt.title(‘두 그래프’) plt .xlabel(‘X-axis’) plt.ylabel(‘Y-axis’) plt.legend() plt.show() 위 코드를 실행하면 빨간색 점선과 파란색 점선으로 표시된 두 개의 그래프가 나타납니다.
만들어진. 각 그래프마다 레이블과 범례도 설정됩니다.
시본
1. 기본 그래프 그리기
Seaborn은 Matplotlib보다 간단하고 정교한 그래프를 그릴 수 있는 Matplotlib에서 파생된 시각화 라이브러리입니다.
기본적인 그래프, 선 그래프를 그려보자. 아래는 x축과 y축의 값을 지정하여 선 그래프를 그리는 예입니다.
sns로 seaborn 가져오기 matplotlib.pyplot을 plt x =로 가져오기 [0, 1, 2, 3, 4, 5]
와이 = [0, 2, 4, 6, 8, 10]
sns.lineplot(x, y) plt.show() 위 코드를 실행하면 x축과 y축으로 이루어진 선 그래프가 생성됩니다.
2. 다양한 그래프 그리기
Seaborn은 선 그래프 외에도 막대 그래프, 산점도, 히스토그램을 포함한 다양한 그래프를 그릴 수 있습니다.
예를 간단히 살펴보겠습니다.
sns로 seaborn 가져오기 matplotlib.pyplot을 plt로 가져오기 # 막대 그래프 x = [‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’]
와이 = [10, 20, 15, 30]
sns.barplot(x, y) plt.show() # 산점도 x = [1, 2, 3, 4, 5]
와이 = [10, 20, 15, 30, 25]
sns.scatterplot(x, y) plt.show() # 히스토그램 x = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
sns.histplot(x, bins=5) plt.show() 위 코드를 실행하면 막대 그래프, 산점도, 히스토그램이 순서대로 생성됩니다.
3. 그래프 스타일 지정
Seaborn은 Matplotlib보다 더 다양한 그래프 스타일을 제공합니다.
다음은 그래프의 제목, 축 레이블, 눈금, 범례 등의 스타일을 지정하는 예입니다.
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 그래프 데이터 생성 x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
와이 = [0, 2, 4, 6, 8, 10]
# 그래프 스타일 지정 sns.lineplot(x, y) plt.title(‘Graph Title’) plt.xlabel(‘X-axis’) plt.ylabel(‘Y-axis’) plt.show() 위 코드 실행 그러면 스타일이 지정된 선 그래프가 생성됩니다.
그래프의 제목, 축 레이블, 눈금 표시 등을 설정합니다.
4. 여러 그래프 그리기
Seaborn을 사용하여 여러 그래프를 동시에 그릴 수도 있습니다.
다음은 스타일이 다른 두 개의 선 그래프를 동시에 그리는 예입니다.
sns로 seaborn 가져오기 matplotlib.pyplot을 plt x =로 가져오기 [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [0, 2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9, 11]
sns.lineplot(x, y1) sns.lineplot(x, y2) plt.show() 위 코드를 실행하면 두 개의 선 그래프가 생성됩니다.
각 그래프마다 스타일이 지정됩니다.
줄거리
1. 기본 그래프 그리기
Plotly는 Matplotlib 또는 Seaborn보다 더 고급 그래프를 그릴 수 있는 대화형 웹 기반 시각화 도구입니다.
기본적인 선 그래프를 그려보겠습니다.
아래는 x축과 y축의 값을 지정하여 선 그래프를 그리는 예입니다.
Plotly.express를 px x =로 가져오기 [1, 2, 3, 4, 5]
와이 = [10, 20, 15, 30, 25]
fig = px.line(x=x, y=y) fig.show() 위 코드를 실행하면 x축과 y축의 선 그래프가 생성됩니다.
2. 다양한 그래프 그리기
Plotly에서는 선 그래프 외에도 막대 그래프, 산점도, 히스토그램 등 다양한 그래프를 그릴 수 있습니다.
예를 간단히 살펴보겠습니다.
importplotly.express를 px # 막대 그래프 x =로 가져오기 [‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’]
와이 = [10, 20, 15, 30]
fig = px.bar(x=x, y=y) fig.show() # 산점도 x = [1, 2, 3, 4, 5]
와이 = [10, 20, 15, 30, 25]
fig = px.scatter(x=x, y=y) fig.show() # 히스토그램 x = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
fig = px.histogram(x=x, nbins=5) fig.show() 위 코드를 실행하면 막대 그래프, 산점도, 히스토그램이 순서대로 생성됩니다.
3. 그래프 스타일 지정
Plotly를 사용하면 그래프 스타일을 지정할 수 있습니다.
다음은 그래프의 제목, 축 레이블, 눈금, 범례 등의 스타일을 지정하는 예입니다.
importplotly.express as px # 그래프 데이터 생성 x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
와이 = [0, 2, 4, 6, 8, 10]
# 그래프 스타일 지정 fig = px.line(x=x, y=y) fig.update_layout(title=”Graph Title”, xaxis_title=”X-axis”, yaxis_title=”Y-axis”) fig.show() 위 코드를 실행하면 스타일이 지정된 선 그래프가 생성됩니다.
그래프의 제목, 축 레이블, 눈금 표시 등을 설정합니다.
4. 여러 그래프 그리기
Plotly를 사용하여 여러 그래프를 동시에 그릴 수도 있습니다.
다음은 스타일이 다른 두 개의 선 그래프를 동시에 그리는 예입니다.
importploly.graph_objects as go import numpy as np # 그래프 데이터 생성 x = np.linspace(0, 10, 100) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) # 그래프 그리기 fig = go.Figure () fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y1, mode=”lines”, name=”sin(x)”)) fig.add_trace(go.Scatter(x=x, y=y2, mode=”lines”, name=”cos(x)”)) fig.update_layout(title=”Two Graphs”, xaxis_title=”X-axis”, yaxis_title=”Y-axis”) 코드 위의 fig.show() 를 실행하면 빨간색과 파란색 선으로 표시된 두 개의 그래프가 생성됩니다.
각 그래프에 대해 스타일과 범례가 설정됩니다.
결론적으로
이번 포스팅에서는 Matplotlib, Seaborn, Plotly라는 세 가지 시각화 도구에 대해 알아봤습니다.
Matplotlib은 Python의 가장 기본적인 시각화 도구이며 다양한 유형의 그래프를 그릴 수 있습니다.
Seaborn은 Matplotlib보다 더 간단하고 정교한 그래프를 그릴 수 있는 라이브러리입니다.
Plotly는 Matplotlib 또는 Seaborn보다 더 발전된 대화형 그래프를 그리기 위한 웹 기반 도구입니다.
각 도구의 사용법과 그래프 스타일을 설정하는 방법을 배웠습니다.
그래프의 제목, 축 레이블, 눈금 표시, 범례를 설정하여 그래프의 완성도를 높일 수 있습니다.
또한, 여러 개의 그래프를 동시에 그릴 수도 있고, 다양한 그래프를 그려 데이터를 비교하고 시각화할 수도 있습니다.
추가 유용한 정보
1. Matplotlib, Seaborn, Plotly 외에도 Bokeh, ggplot, Altair 등의 시각화 도구가 있습니다.
2. Matplotlib에서는 subplot을 사용하여 여러 그래프를 한 번에 출력할 수 있습니다.
3. Seaborn에서는 pairplot이라는 함수를 사용하여 데이터의 모든 변수 쌍에 대한 그래프를 그릴 수 있습니다.
4. Plotly에서는 3D 그래프를 그릴 수 있고 각 지점에 대한 정보를 툴팁으로 표시할 수 있습니다.
5. Matplotlib, Seaborn, Plotly는 모두 Python에서 사용할 수 있는 시각화 도구이지만 각각의 장단점과 사용 목적에 따라 선택하는 것이 좋습니다.
당신이 놓칠 수 있는 것
1. 그래프를 그릴 때 데이터의 종류와 목적에 따라 Matplotlib, Seaborn, Plotly 중 하나를 선택할 수 있습니다.
2. 그래프의 스타일을 지정하여 그래프의 완성도를 높일 수 있습니다.
3. 여러 개의 그래프를 동시에 그리거나 다양한 그래프를 그려서 데이터를 비교하고 시각화할 수 있습니다.