데이터 시각화를 위한 Matplotlib 입문
데이터를 시각화하면 추세, 패턴, 변화, 상관관계를 더 명확하게 파악할 수 있습니다.
숫자로만 보는 것보다 그래프로 표현하면 데이터의 의미를 직관적으로 이해할 수 있습니다.
Matplotlib은 파이썬에서 가장 널리 쓰이는 시각화 라이브러리 중 하나로, 정적, 대화형, 애니메이션 그래프를 모두 만들 수 있습니다.
또한 Seaborn, Pandas의 내장 그래프 기능 등 다른 라이브러리들이 Matplotlib을 기반으로 동작하기 때문에, 데이터 분석을 위해 꼭 알아두어야 합니다.
왜 Matplotlib을 사용할까요?
Matplotlib은 데이터 분석과 시각화에서 다음과 같은 장점을 제공합니다.
- 다양한 플롯 지원: 선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램, 파이 차트, 산점도 등 다양한 형태의 차트를 그릴 수 있습니다.
- 높은 커스터마이즈 가능성: 제목, 축 레이블, 색상, 선 굵기, 마커 등 거의 모든 요소를 자유롭게 조정할 수 있습니다.
- NumPy 및 Pandas와의 강력한 연동성: 배열, 시리즈, 데이터프레임 등 다양한 형태의 데이터를 매끄럽게 시각화할 수 있습니다.
- 이미지 내보내기 기능: 시각화한 결과를 PNG, PDF, SVG 등 다양한 형식으로 손쉽게 저장할 수 있습니다.
플롯의 핵심 구성 요소
Matplotlib을 사용한 기본적인 플롯은 다음 요소로 구성됩니다.
plt.plot(): 선 또는 곡선을 그림plt.title(): 차트 제목을 설정plt.xlabel(): X축 레이블을 지정plt.ylabel(): Y축 레이블을 지정plt.show(): 최종 플롯을 화면에 출력
이 다섯 가지 구성 요소만 이해해도 간단한 데이터 시각화를 시작할 수 있습니다.
이제 화면 오른쪽의 노트북에서 Matplotlib이 실제로 어떻게 동작하는지 직접 실습해 보세요.
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