데이터 시각화는 데이터 분석 과정에서 중요한 단계입니다. Python의 Matplotlib과 Seaborn 라이브러리는 데이터를 이해하고 분석 결과를 공유하는 데 있어 강력한 도구를 제공합니다. 이 게시물에서는 Matplotlib과 Seaborn을 사용하여 다양한 유형의 데이터 시각화를 생성하는 방법을 탐구합니다.
Matplotlib 시작하기
Matplotlib은 Python에서 가장 널리 사용되는 시각화 라이브러리 중 하나입니다. 기본적인 라인 플롯부터 복잡한 3D 그래프까지 다양한 시각화를 생성할 수 있습니다.
기본 라인 플롯 생성
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import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
plt.plot(x, y)
plt.title(‘Basic Line Plot’)
plt.xlabel(‘X Axis’)
plt.ylabel(‘Y Axis’)
plt.show()
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히스토그램 생성
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import numpy as np
data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30)
plt.title(‘Histogram’)
plt.show()
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Seaborn으로 고급 시각화 생성
Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 하며, 통계적 데이터 시각화를 위한 더 높은 수준의 인터페이스를 제공합니다.
분포 플롯
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import seaborn as sns
data = np.random.randn(1000)
sns.distplot(data)
plt.show()
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카테고리별 데이터 시각화
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import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset(“tips”)
sns.barplot(x=“day”, y=“total_bill”, data=tips)
plt.show()
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복합 차트 생성
Matplotlib과 Seaborn을 결합하여 데이터의 다양한 측면을 한 눈에 볼 수 있는 복합 차트를 생성할 수 있습니다.
Seaborn과 Matplotlib 결합 사용 예
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fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
sns.scatterplot(x=“total_bill”, y=“tip”, hue=“day”, data=tips, ax=ax)
ax.set_title(‘Scatter Plot with Seaborn and Matplotlib’)
plt.show()
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Matplotlib과 Seaborn을 사용하면 Python에서 강력하고 아름다운 데이터 시각화를 생성할 수 있습니다. 이 게시물에서 소개된 예제를 시작으로 여러분만의 데이터 시각화 여정을 시작해 보세요.
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