Matplotlib를 활용한 데이터 시각화 사례와 실제 코드

 

Matplotlib는 파이썬에서 데이터를 시각화하기 위한 가장 기본적인 라이브러리입니다. 다양한 종류의 그래프를 그릴 수 있으며, 그래프의 스타일, 색상, 폰트 등을 세밀하게 조절할 수 있습니다. 이번에는 Matplotlib를 활용한 데이터 시각화 사례와 그에 대한 실제 코드를 살펴보겠습니다.

 

라인 플롯 그리기: Matplotlib의 가장 기본적인 그래프는 라인 플롯(line plot)입니다. 시간에 따른 변화를 표현할 때 주로 사용됩니다.

import matplotlib.pyplot as plt

time = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
value = [2, 3, 5, 7, 8, 10]

plt.plot(time, value)
plt.show()

 

바 차트 그리기: 카테고리별 값의 크기를 비교할 때 유용한 그래프는 바 차트(bar chart)입니다.

categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [1, 10, 3, 8, 5]

plt.bar(categories, values)
plt.show()

 

히스토그램 그리기: 데이터의 분포를 확인하고 싶을 때 사용하는 그래프는 히스토그램(histogram)입니다.

data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]

plt.hist(data, bins=4)
plt.show()

 

산점도 그리기: 두 변수 사이의 관계를 나타내기 위해 산점도(scatter plot)를 사용할 수 있습니다.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]

plt.scatter(x, y)
plt.show()

 

여러 그래프 함께 그리기: 여러 개의 그래프를 하나의 플롯에 그릴 수도 있습니다.

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 3, 5, 7, 11]
y2 = [1, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2)
plt.show()

 

Matplotlib는 이외에도 다양한 종류의 그래프를 그릴 수 있으며, 그래프의 제목, 축 레이블, 범례 등을 추가하는 기능도 제공합니다. 데이터 시각화를 통해 데이터를 더 깊게 이해하고, 데이터에서 중요한 인사이트를 발견하는데 도움이 됩니다.