[KT AIVLE School 7기] 데이터 분석 및 시각화(1)

이제 데이터처리를 했는 데이터를 사용하여 시각화를 진행해요!

시각화 라이브러리는 주로 2가지로 진행되는데 각 라이브러리마다 장단점이 있기때문에 사용해보시고

본인에게 쉽고 맞는걸로 하시면 좋습니다!

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1. Matplotlib이란?

Matplotlib은 파이썬에서 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리다.

• 수치 데이터, 범주형 데이터, 시간에 따른 변화를 직관적으로 시각화할 수 있다.
• 다양한 종류의 그래프(선 그래프, 막대 그래프, 산점도 등)를 손쉽게 만들 수 있다.
• 기본적인 기능은 matplotlib.pyplot 모듈을 통해 빠르게 사용할 수 있다.

import matplotlib.pyplot as plt

Matplotlib은 커스터마이징이 매우 자유롭기 때문에, 처음에는 약간 복잡하게 느껴질 수 있지만, 기본적인 사용법을 익히고 나면 다양한 스타일로 자유롭게 그래프를 그릴 수 있다.

데이터를 효과적으로 전달하려면 수치나 표만 보여주는 것보다, 한눈에 이해할 수 있는 그래프를 만드는 것이 훨씬 강력하다.

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2. Matplotlib 기본 사용법

2-1. 선 그래프 그리기

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 30, 40]

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

✔️ 결과

x축과 y축 데이터를 연결한 기본적인 선 그래프가 출력된다.

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2-2. 축 이름과 제목 추가

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X축 이름')
plt.ylabel('Y축 이름')
plt.title('기본 선 그래프')
plt.show()

✔️ 결과

x축, y축에 이름을 붙이고, 전체 그래프에 제목을 추가할 수 있다.

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2-3. 선 스타일 설정 (색깔, 마커, 점선)

plt.plot(x, y, color='red', marker='o', linestyle='--')
plt.title('스타일 적용 그래프')
plt.show()

✔️ 결과

선 색깔은 빨간색, 각 데이터 포인트는 동그라미 마커로 표시되고, 선은 점선으로 그려진다.

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2-4. 여러 선 겹쳐 그리기

plt.plot(x, y, label='첫 번째')
plt.plot(x, [i * 2 for i in y], label='두 번째')
plt.legend()
plt.title('겹쳐 그리기')
plt.show()

✔️ 결과

두 개의 선이 한 그래프에 겹쳐서 그려지고, 범례(legend)로 각각 구분할 수 있다.

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2-5. 그래프 크기 조정하기

plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(x, y)
plt.title('크기 조정된 그래프')
plt.show()

✔️ 결과

figsize 옵션으로 그래프의 가로, 세로 크기를 조정할 수 있다.

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2-6. 축 범위 설정하기

plt.plot(x, y)
plt.xlim(0, 5)
plt.ylim(0, 50)
plt.title('축 범위 설정')
plt.show()

✔️ 결과

원하는 x축, y축 범위를 직접 지정할 수 있다.

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2-7. 수평선과 수직선 추가

plt.plot(x, y)
plt.axhline(y=25, color='green', linestyle='--')
plt.axvline(x=2, color='blue', linestyle=':')
plt.title('수평선/수직선 추가')
plt.show()

✔️ 결과

특정 위치에 기준선을 추가하여 강조하고 싶은 구간을 표시할 수 있다.

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2-8. 여러 그래프 나누어 그리기 (subplot)

plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x, y)
plt.title('왼쪽 그래프')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x, [i * 2 for i in y])
plt.title('오른쪽 그래프')

plt.tight_layout()
plt.show()

✔️ 결과

하나의 화면을 여러 영역으로 나눠서 다양한 그래프를 동시에 보여줄 수 있다.

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Matplotlib 정리

선 그래프 그리기	plt.plot()
축 이름, 제목 추가	plt.xlabel(), plt.ylabel(), plt.title()
스타일 변경	color, marker, linestyle
범례 추가	plt.legend()
축 범위 설정	plt.xlim(), plt.ylim()
그래프 크기 조정	plt.figure(figsize=(x,y))
기준선 추가	plt.axhline(), plt.axvline()
여러 그래프 나누기	plt.subplot()

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마무리

수고 많으셨습니다! 이어서 Seaborn 라이브러리도 정리하겠습니다.

(질문은 댓글로 자유롭게 남겨주세요!)