[Python] Matplotlib를 활용한 데이터 시각화

이번 포스팅에서는 Matplotlib를 활용한 데이터 시각화에 대해서 이야기해보겠습니다.

 

파이썬의 대표적 데이터 시각화 모듈 - Matplotlib

많은 내용들이 Matplotlib 모듈에 포함되어 있지만, 우리는 주로 pyplot이라는 시각화 도구를 제일 많이 사용합니다.

먼저 import 부터 하겠습니다.

pyplot 함수 불러와서 plt로 앨리어스

아주 간단하게 그래프를 그려 보았습니다.

plot 함수에는 그래프에 표현될 데이터들이 들어가고, 각 x축과 y축은 임의로 지정되어서 숫자가 표시됩니다.
조금 더 복잡하게 삼각함수 그래프를 그려보겠습니다. 물론 numpy를 활용합니다.

figsize: 그림 크기

각종 옵션으로 grid나 x축, y축 라벨을 붙여 그래프에 대한 설명을 시각화할 수 있습니다.

두 개 이상의 그래프를 비교하여 시각화를 해줄 수도 있습니다. (plot만 더 추가)

범례 옵션도 plot 함수에 추가 해주면 범례 표현도 가능합니다.

오른쪽 상단에 표기

또한 lw 옵션을 이용해 선의 굵기를 지정할 수 있고, color 옵션으로 색상도 지정 가능합니다

다른 모양 그래프로 더 알아보겠습니다.

linstyle 옵션으로 선의 모양도 지정할 수 있습니다.

dotted : 점, dahsed : 끊어진 선

데이터가 실제 존재하는 곳에 점을 찍어 줄 수도 있습니다.
marker 옵션을 이용해 점을 찍고, markerfacecolor 옵션을 이용해 색상을, markersize 옵션으로 크기를 지정할 수 있습니다.

scatter를 사용하면 점 그래프가 됩니다.

scatter로 점 그래프 그리기

scatter에서는 마커의 크기를 s 옵션으로 조절합니다.
c 옵션(색상)으로 color map까지 만들어 낼 수 있습니다.

numpy의 랜덤 함수를 이용해서 그래프를 그려 보겠습니다.
loc 옵션으로 평균을, scale 옵션으로 표준 편차를 조절할 수 있습니다.

위의 그래프를 boxplot으로 표현할 수도 있습니다.

boxplot은 나중에 더 자세히 살펴볼 수 있습니다.

2021/02/03 - [Programming/Python] - [Python]Data Visualisation # 시각화 기초 (Plot, Bar)

[Python]Data Visualisation # 시각화 기초 (Plot, Bar)

더 많은 옵션 변경을 알고 싶다면 시각화 기초 편을 참고하는 것을 추천합니다.

지금까지 Matplotlib를 활용한 데이터 시각화에 대하여 알아보았고 다음 블로그에서는 CCTV 현황 그래프로 분석해보도록 하겠습니다.