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풀어보기: 알아둘 필요가 있는 파이썬 데이터 시각화 라이브러리

풀어보기: 알아둘 필요가 있는 파이썬 데이터 시각화 라이브러리

Rajiv Chandra
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Rajiv Chandra

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오늘의 데이터 기반 세상에서는 데이터 시각화는 매우 중요한 기술입니다. 이를 통해 복잡한 데이터 세트를 이해하고, 데이터 내에서의 동향, 패턴, 관계 등을 찾아보며, 이를 이해하기 쉬운 형태로 인사이트를 전달할 수 있습니다. 데이터 시각화에 대한 많은 도구 중 파이썬은 다양성, 접근성과 풍부한 라이브러리 생태계로 인해 특별한 자리를 차지하고 있습니다. 이 글에서는 선정된 5가지 파이썬 데이터 시각화 라이브러리를 소개하며 각각의 핵심 기능과 사용 사례를 설명해 선택 과정에 도움을 줄 것입니다.

📚

    파이썬의 데이터 시각화 능력

    파이썬은 간단하고 강력한 기능을 가진 데이터 과학의 주요 언어로서의 지위는 유연성과 강력한 기능을 갖추고 있기 때문에 이루어졌습니다. 데이터 시각화 측면에서도 파이썬은 많은 전통적인 도구보다 더 많은 능력을 제공하는 다양한 라이브러리들을 제공합니다.

    데이터 시각화의 중요한 측면 중 하나는 복잡한 데이터 추론을 더 관리하기 쉽도록 만드는 것입니다. 파이썬은 다양하며 매우 적응성 높은 언어이기 때문에, 간단한 라인 플롯에서부터 복잡한 히트맵까지 다양한 매우 흥미로운 시각화를 구현할 수 있습니다. 그러나 막대한 라이브러리의 다양성은 언제나 새로운 입문자들에게 혼란을 줄 수 있습니다. 따라서 우리는 여기서 도움을 드리기로 했습니다.

    최고의 파이썬 데이터 시각화 라이브러리

    상위 5개 라이브러리를 살펴 보기에 앞서 검토 기준을 명확히 해 보겠습니다. 라이브러리가 대화형 기능을 지원하는지, 시각화 프로세스에 대한 수준적인 제어력, 그리고 주요 기능과 사용 사례인지를 고려해 볼 것입니다.

    Matplotlib

    Matplotlib (opens in a new tab)은 파이썬에서 plotting을 위한 goto 라이브러리 중 한 가지입니다. 이 라이브러리는 매우 커스터마이즈할 수 있는 인터페이스를 제공해 2D 및 3D 다양한 플롯을 만드는 데 사용됩니다. 그러나 이 라이브러리는 더 정교한 제어를 필요로 하기 때문에 학습 곡선이 다소 가파를 수 있지만, 그 유연성과 커뮤니티의 지원을 바탕으로 Matplotlib은 시각화에 대한 정확한 제어를 원하는 사람에게 훌륭한 선택지가 될 수 있습니다.

    Matplotlib 시각화의 예시:

    import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
 
plt.plot(x, y)
plt.show()

    PyGWalker

    PyGWalker를 지금 바로 테스트해보시려면 Google Colab (opens in a new tab), Binder (opens in a new tab) 또는 Kaggle (opens in a new tab)에서 PyGWalker를 실행할 수 있습니다.

    PyGWalker은 오픈 소스입니다. PyGWalker GitHub 페이지 (opens in a new tab)를 방문하여 자세한 정보를 얻을 수 있으며, 이 문서를 읽고 더 알아보세요: Towards Data Science Article (opens in a new tab).

    Jupyter Notebook에서 PyGWalker 시작하기

    PyGWalker는 Python을 사용하여 데이터 분석 및 데이터 시각화 작업을 간편하게 만들 수 있는 도구입니다. 가벼우며 쉬운 사용 인터페이스를 제공합니다. 다음과 같은 단계로 시작하세요:

    Jupyter Notebook에 pygwalker와 pandas를 가져옵니다.

    import pandas as pd
    pygwalker를 기존 워크플로우를 변경하지 않고 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 데이터프레임을 불러와서 Graphic Walker를 호출할 수 있습니다:

    df = pd.read_csv('./bike_sharing_dc.csv', parse_dates=['date']) gwalker = pyg.walk(df)

    
### PyGWalker를 사용하여 차트 크기 조정하기

마우스커서로 차트 크기를 쉽게 조정할 수 있습니다.

![Resize a chart](https://docs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com/img/graphic-walker/resize-chart.gif)

### 차트 유형 변경

라인 차트는 등록된 사용자 수의 추세를 막대 그래프보다 잘 보여줄 수 있습니다. 기존 차트를 라인 차트로 전환하려면, **Mark Types** 옵션을 클릭하고 **Line**을 선택하세요.

![Change chart type](https://docs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com/img/graphic-walker/change-chart-type.gif)

### Concat View 생성

'등록된 사용자'와 '임시 사용자' 간의 차이를 비교하고 싶을 수 있습니다. 간단하게 행/열에 원하는 측정값을 추가하고 비교해보세요.

![Create a concat view](https://docs-us.oss-us-west-1.aliyuncs.com/img/graphic-walker/concat-view.gif)

> [PyGWalker GitHub 링크](https://github.com/Kanaries/pygwalker)

### Seaborn

Matplotlib 기반으로 작성된 [Seaborn](https://seaborn.pydata.org/)은 더 아름다운 기본 테마를 제공하고 Matplotlib보다 사용하기 쉬운 높은 수준으로 데이터 시각화 라이브러리입니다. 그러나 Seaborn은 Matplotlib에 기반하여 필요한 경우 Matplotlib의 함수를 사용하여 Seaborn 플롯을 조정할 수 있습니다.

**Seaborn Visualization 예시:**
```python
import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

    Bokeh

    Bokeh (opens in a new tab)은 모던 웹 브라우저에서 대용량 데이터셋의 고성능 시각화 제공을 가능하게 하는 Python 대화형 시각화 라이브러리입니다. 그것은 그래프 문법에 영향을 받은 높은 수준 및 저수준 인터페이스를 모두 제공하여 복잡한 통계 플롯을 빠르고 효율적으로 만들 수 있습니다.

    Bokeh Visualization 예시:

    from bokeh.plotting import figure, show
 
p = figure(plot_width
 
=400, plot_height=400)
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=20, color="navy", alpha=0.5)
show(p)

    Altair

    Altair (opens in a new tab)은 Python에서 선언적인 통계 시각화 라이브러리입니다. Altair은 간단하고 강력한 시각화 문법을 제공하여 다양한 통계 시각화를 빠르게 구축할 수 있습니다.

    Altair Visualization 예시:

    import altair as alt
from vega_datasets import data
 
source = data.cars()
 
alt.Chart(source).mark_circle(size=60).encode(
    x='마력',
    y='갤런당_마일',
    color='생산국',
).interactive()

    Plotly

    Plotly (opens in a new tab)은 상호작용적인 그래프를 만드는 데에 유용한 고수준 및 저수준 인터페이스를 제공하는 기능이 풍부한 라이브러리입니다. 이는 라인 그래프, 3D 차트 및 히트 맵과 같은 복잡한 출판용 그래프를 만드는 데에도 좋습니다. Python으로 실시간 분석 웹 애플리케이션을 빌드하는 인기 있는 프레임워크인 Dash에도 많이 사용됩니다.

    Plotly 시각화 예시:

    import plotly.express as px
 
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x="꽃받침_너비", y="꽃받침_길이", color="품종", size='꽃잎_길이', hover_data=['꽃잎_너비'])
fig.show()

    적절한 Python 데이터 시각화 라이브러리 선택하기

    적절한 Python 데이터 시각화 라이브러리를 선택하는 것은 일반적으로 수행할 작업의 복잡성, 맞춤화의 필요성 및 특정 코딩 스타일 선호도에 따라 다릅니다. Matplotlib 및 Seaborn은 정적 그래프에 대한 상당한 파워를 제공하지만, Bokeh, Altair 및 Plotly는 상호 작용적인 시각화를 만드는 데 뛰어납니다. 개별 강점을 이용하기 위해 여러 라이브러리를 사용하는 것이 일반적입니다.

    Python의 다양한 데이터 시각화 라이브러리는 데이터를 유의미하고 통찰력있게 제시하는 것을 가능하게 합니다. Python을 사용하면 인상적이고 유의미하며 상호작용성있는 시각화를 만들 수 있습니다.

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