
데이터기반의사결정을 위해서는 시각화가 필수적입니다. 특히 다루는 데이터의 양이 크면 클수록 시각화의 중요성은 더욱 부각됩니다. 파이썬에서 사용할 수 있는 여러 시각화 라이브러리 중에서 Matplotlib은 파이썬에서 가장 널리 사용되는 시각화 라이브러리이며 데이터를 다루고자 하는 니즈가 있다면 필수적으로 사용방법을 익혀야 합니다.

Matplotlib 사용하기
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Matplotlib(맷플롯립)의 서브모듈 pyplot은 다양한 시각화 관련 기능을 내장하고 있습니다. 그리고 as(Alias , 별칭)으로 pyplot을 불러올 때에는 보통 pyplot의 p,l,t를 따서 'plt'라는 약어를 사용합니다.
차트별 기본코드 알아보기
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이번 강의에서는 위와 같이 간단한 데이터를 사용하여 시각화 실습을 진행해보겠습니다.
선 그래프(Line chart)
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plt.plot(x,y)은 선 그래프를 그려 줍니다. 첫 번째 전달인자는 x축을, 두 번째 전달인자는 y축을 정의합니다. 그리고 plt.show()를 추가로 입력해서 입력된 그래프를 출력합니다. 이와 같은 두 줄의 코딩이 Matplotlib을 사용한 시각화의 가장 기본적인 형태입니다. Matplotlib에서 다른 형태의 그래프를 그리거나, 시각적요소를 추가할 경우에는 위에서 소개한 두 줄의 코딩을 변형하거나 추가하는 형태로 진행됩니다.
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선 그래프를 그릴 때 위와 같이 데이터를 하나만 전달하면 해당 데이터를 기준으로 x축의 눈금을 자동으로 생성해서 그래프를 그려줍니다.
막대 그래프(Bar chart)
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plt.bar는 막대 그래프를 그려줍니다. plt.plot를 입력하여 선 그래프를 그린 것과 마찬가지로 첫 번째 전달인자는 x축을, 두 번째 전달인자는 y축을 정의하여 막대그래프를 그리게 됩니다.
가로막대 그래프(Horizontal bar chart)
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plt.barh는 막대 그래프를 그려줍니다. 위에서 plt.bar를 입력하여 막대그래프를 그렸는데, 가로막대 그래프는 h(horizontal)를 덧붙인 barh를 입력하여 가로막대 그래프를 그리게 됩니다.
히스토그램(Histogram)
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plt.hist는 히스토그램을 그려줍니다. 함수에 하나의 데이터를 전달하면 해당 데이터를 기반으로 계급구간을 자동으로 생성하여 x축에 표시하고, 각 계급구간에 해당하는 데이터의 빈도를 y축에 표시합니다. 하지만 결과 그래프에서 볼 수 있듯, 함수가 계급구간을 명확하게 나누어 주지 않기 때문에 보통의 경우 아래와 같은 매개변수를 사용합니다.
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bins는 계급구간을 나타냅니다. bins에 range함수를 전달하여 계급구간을 임의로 설정할 수 있습니다. rwidth는 각 막대의 가로길이의 상대비율(최대값=1)을 나타냅니다. 1을 입력하면 각각의 막대가 붙어서 출력되기 때문에, 예시에서처럼 0.8 정도의 값을 넘겨주면 적절한 모양의 히스토그램을 출력할 수 있습니다.
산점도(Scatter Plot)
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plt.scatter는 산점도를 그려줍니다. 산점도를 통해서 입력된 데이터간의 관계를 살펴볼 수 있습니다.
상자 수염 차트(box and whisker plot)
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plt.boxplot는 상자 수염 차트를 그려줍니다. 함수에 하나의 데이터를 전달하면 전달된 데이터를 바탕으로 차트를 그려줍니다.
원 그래프(Pie chart)
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plt.pie는 원 그래프를 그려줍니다. 하나의 데이터를 전달하면 원 그래프를 그려주는데, 이 때 각 부분이 어떤 데이터를 나타내는지 표기하기 위하여 위와 같이 label 매개변수를 추가해 줍니다.