Matplotlib 그래프 파일로 저장하기
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- Rajiv Chandra
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데이터 시각화의 세계에 뛰어들어 본 적이 있다면, 파이썬용 다목적 플로팅 라이브러리인 Matplotlib에 익숙할 것입니다. 그것은 복잡한 데이터를 시각적으로 직관적인 형태로 표현해야 하는 과학자, 엔지니어, 데이터 분석가들에게 필수적인 도구입니다. Matplotlib을 아직 시도해보지 않았거나, 리프레시를 찾고 있다면 이 가이드를 추천합니다!
코드 없이 파이썬 판다스 데이터프레임에서 데이터 시각화를 쉽게 생성하려면?
PyGWalker는 시각화를 포함한 탐색적 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리입니다. PyGWalker (opens in a new tab)를 사용하면 Pandas 데이터프레임과 Polars 데이터프레임을 Tableau 스타일의 사용자 인터페이스로 변환하여 시각적 탐색을 가능하게 합니다.
Matplotlib이란?
Matplotlib (opens in a new tab)은 파이썬에서 다양한 차트와 그림을 만들 수 있는 2차원 플롯 라이브러리입니다. 선 플롯, 히스토그램, 더욱 고급 기법 등 시각화를 위한 많은 메서드와 스타일을 지원하는 강력한 도구입니다.
Matplotlib 설치 방법
Matplotlib 설치는 파이썬 환경에서 한 줄의 명령어를 실행하는 것만으로 간단히 처리할 수 있습니다. pip, 파이썬 패키지 설치기를 사용할 수 있습니다. 터미널을 열고 pip install matplotlib을 입력하고 데이터 차트 작성을 시작할 준비가 완료됩니다.
Matplotlib을 사용한 데이터 시각화의 이점
Matplotlib은 사용하기 쉽고 유연하게 설계되어 있습니다. 몇 줄의 코드로 기본 차트를 생성할 수 있지만, 축 라벨부터 바운딩 박스까지 차트의 거의 모든 요소를 사용자 정의할 수 있습니다.
Matplotlib의 중요한 장점 중 하나는 다양한 운영 체제와 그래픽 백엔드와 호환됩니다. 상호 작용 스크립트와 출판용 그림 모두에 적합한 다양한 출력 형식(PNG, PDF, SVG 등)으로 그래프를 생성할 수 있습니다.
Matplotlib으로 차트 만들기
Matplotlib을 사용하여 파이썬에서 차트를 생성하는 것은 매우 간단합니다. 대개 plt로 불리는 라이브러리를 import 하고 그 함수를 사용하여 차트를 생성하고 표시합니다.
선 플롯(기본적이면서도 강력한 차트 유형)을 생성하는 방법을 알아보겠습니다. 먼저 데이터를 정의하고 plot() 함수를 사용하여 그림을 생성합니다. 그리고 gridlines, 제목, 축 라벨 같은 추가 기능으로 차트를 향상시킬 수 있습니다. 그런 다음 show() 함수를 사용하여 차트를 표시합니다.
히스토그램은 또 다른 일반적인 플롯 유형입니다. 히스토그램은 연속 또는 이산 숫자 값의 기초적인 빈도 분포를 보여주는 데 사용됩니다. Matplotlib에서의 히스토그램 플로팅은 hist() 함수를 사용하는 것만큼 간단합니다.
하지만 한 단계 더 나아가고 싶다면 어떻게 할까요? Matplotlib은 고급 기법도 지원합니다. 예를 들어, 조금 더 많은 코드를 사용하여 아름다운 Funnel Charts (opens in a new tab) 나 인상적인 Violin Plots을 생성할 수 있습니다.
Matplotlib을 사용하여 차트 사용자 정의하기
Matplotlib을 사용하면 차트 모양을 광범위하게 제어할 수 있습니다. 라벨을 추가하고 색상을 변경하고 스케일을 조정하는 등의 방법으로 차트를 사용자 정의할 수 있습니다. 이를 위한 방법 중 하나는 .savefig() 메서드를 사용하는 것입니다.
Matplotlib의 .savefig() 메서드를 사용하면 현재 그림을 파일로 저장할 수 있습니다. 파일 형식, DPI, 표면 색상, 테두리 색상 및 그림의 투명도를 지정할 수 있습니다. 이를 통해 Matplotlib 출력을 완벽하게 제어할 수 있습니다.
예를 들어 차트 주변 패딩(바운딩 박스)을 조정하거나 배경을 투명하게 만들 수 있습니다. 이것은 Matplotlib을 사용하여 사용할 수 있는 수많은 사용자 정의 옵션 중 일부일 뿐입니다.
Matplotlib의 다양한 차트 종류
Matplotlib은 기본적인 선 플롯이나 히스토그램 이상의 차트로 제한되지 않습니다. 추세를 보여주거나 범주를 비교하거나 데이터의 패턴을 밝히는 데 사용하기 위한 여러 가지 차트를 제공합니다.
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Funnel Charts: 이는 판매와 마케팅에서 주로 사용되며, 잠재적인 고객이 프로세스의 다른 단계를 통과하는 과정을 설명하는 데 사용됩니다.
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Violin Plots: 이는 상자 플롯과 커널 밀도 플롯을 결합하여 데이터 분포를 이해하기 쉽게 만드는 단일 차트입니다.
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히트맵: 많은 양의 데이터에서 두 변수 간의 관계를 보여주는 데에 좋습니다.
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스택드 막대 그래프: 스택드 막대 그래프는 전체와 부분을 비교하는 데 사용되는 그래프입니다. 스택드 막대 그래프의 막대는 카테고리로 나누어집니다. 각 막대는 총합을 나타냅니다.
각 차트 유형은 다른 목적을 가지므로, 데이터가 전달해야 하는 내용에 따라 현명하게 선택하십시오.
마무리
Matplotlib 및 다양한 기능들을 마스터하면, 탐색적 데이터 분석 또는 최종 보고서 준비시 데이터 시각화 능력을 높일 수 있습니다. 기본적인 차트에서 고급 기술까지, Matplotlib은 끝없는 가능성을 제공합니다. 심지어 .savefig() 메서드를 사용하여 차트를 내보내는 경우, 선택할 수 있는 다양한 파일 형식이 있습니다.
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