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시각화 도구

5.1. 시각화 도구

파이썬을 이용한 시각화 도구는 다양합니다. 개발자의 취향이나 개발 목적에 따라 선택하면 됩니다. 가장 대표적인 도구는 matplotlib와 seaborn입니다. matplotlib는 개발자가 자유롭게 커스터마이징 할 수 있고, seaborn은 다양한 테마를 기반으로 쉽게 시각화를 할 수 있다는 특징이 있습니다.

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Fig. 5.5 Python 진영의 대표적인 시각화 도구는 matplotlib와 seaborn 입니다.

우리는 matplotlib를 사용한 시각화 실습을 공부할 것입니다. seaborn 역시 널리 사랑받는 python 시각화 도구이므르 개인적으로 학습할 것을 추천합니다. 이번 장에서는 matplotlib와 seaborn에 대한 간단한 소개입니다.

5.1.1. matplotlib 소개

matplotlib은 파이썬에서 데이터 시각화를 위한 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. 다양한 유형의 그래프와 플롯을 생성할 수 있으며, 사용자 정의가 용이하고, 다른 데이터 분석 라이브러리(예: Pandas)와 잘 통합됩니다. matplotlib을 사용하면 복잡한 데이터를 쉽게 시각화하고 이해할 수 있습니다.

주요 특징

  • 다양한 플롯 유형: 선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램, 산점도, 파이 차트 등 다양한 그래프를 그릴 수 있습니다.

  • 자유로운 커스터마이징: 그래프의 제목, 축 레이블, 범례, 색상, 스타일 등을 자유롭게 설정할 수 있습니다.

  • 다양한 출력 형식 지원: 그래프를 PNG, PDF, SVG 등 다양한 형식으로 저장할 수 있습니다.

  • Pandas와의 통합: Pandas 데이터 프레임을 사용하여 간편하게 그래프를 생성할 수 있습니다.

  • 상호작용 가능한 플롯: Jupyter Notebook과 같은 환경에서 상호작용 가능한 플롯을 생성할 수 있습니다.

설치 방법

matplotlib은 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install matplotlib

5.1.2. seaborn 소개

seaborn은 matplotlib을 기반으로 한 Python 데이터 시각화 라이브러리로, 통계 그래프를 더 쉽게 그릴 수 있도록 도와줍니다. seaborn은 시각적으로 매력적이고 정보를 잘 전달하는 그래프를 생성하는 데 중점을 두고 있으며, Pandas 데이터프레임과도 잘 통합됩니다.

주요 특징

  • 고수준 인터페이스: 복잡한 그래프를 간단한 코드로 생성할 수 있습니다.

  • 다양한 테마: 다양한 스타일과 색상 팔레트를 제공하여 일관성 있는 시각화를 쉽게 생성할 수 있습니다.

  • 통계적 시각화: 다양한 통계적 플롯을 제공하여 데이터의 분포와 관계를 쉽게 파악할 수 있습니다.

  • Pandas와의 통합: Pandas 데이터프레임을 직접 사용하여 그래프를 그릴 수 있습니다.

  • 멀티플롯 기능: FacetGrid와 같은 도구를 사용하여 복잡한 멀티플롯을 쉽게 생성할 수 있습니다.

설치 방법

seaborn은 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install seaborn

matplotlib과 seaborn은 Python에서 데이터 시각화를 위한 강력한 라이브러리입니다. 이 두 라이브러리를 사용하면 데이터를 효과적으로 시각화하여 더 나은 인사이트를 도출할 수 있습니다. 아래는 matplotlib과 seaborn의 주요 특징을 비교한 표입니다.

5.1.3. 특징 비교

특징

matplotlib

seaborn

편의성

고수준 인터페이스 제공
복잡한 그래프를 간단하게 생성 가능

고수준 인터페이스 제공
복잡한 그래프를 간단한 코드로 생성 가능

스타일

기본 스타일 제공
사용자 정의 필요

다양한 스타일과 색상 팔레트 제공
예쁜 그래프 기본 제공

통계 시각화

기본 통계 시각화 지원

통계적 시각화에 특화
데이터의 분포와 관계를 쉽게 파악할 수 있는 다양한 플롯 제공

Pandas 통합

Pandas 데이터프레임과 잘 통합

Pandas 데이터프레임을 직접 사용하여 플롯 작성

커스터마이징

그래프의 세부 요소를 자세히 커스터마이징할 수 있는 유연성 제공

높은 수준의 기본 설정 제공
기본 설정을 쉽게 사용 가능

멀티 그래프

Subplot 등을 사용하여 여러 개의 그래프를 하나의 Figure에 배치 가능

FacetGrid와 같은 도구를 사용하여 복잡한 멀티 그래프를 쉽게 생성

그래프 유형

선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램, 산점도, 파이 차트 등 다양한 그래프 제공

선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램, 산점도, 카운트 플롯, 박스 플롯 등 다양한 그래프 제공

상호작용

Jupyter Notebook과 같은 환경에서 상호작용 가능한 그래프 생성 가능

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