Python을 사용한 데이터 시각화: 초보자 가이드

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Python을 사용한 데이터 시각화: 초보자 가이드

소개

데이터 시각화는 데이터를 이해하기 쉽게 시각적 형식으로 변환하는 프로세스입니다. 이는 차트, 그래프, 지도 및 기타 시각적 표현을 사용 하여 수행할 수 있습니다 . 데이터 시각화는 원시 형식에서는 쉽게 식별할 수 없는 데이터의 패턴과 추세를 식별하는 데 도움이 되므로 데이터 분석 에 중요한 도구입니다 .

 

Python은 데이터 분석 에 자주 사용되는 널리 사용되는 프로그래밍 언어 입니다 . Matplotlib, Seaborn 및 Plotly와 같은 데이터 시각화에 사용할 수 있는 여러 라이브러리가 있습니다. 이러한 라이브러리를 사용하면 간단한 막대 차트에서 복잡한 대화형 대시보드에 이르기까지 다양한 데이터 시각화를 쉽게 만들 수 있습니다.

Python의 데이터 시각화 기본 사항

Python에서 만들 수 있는 다양한 유형 의 데이터 시각화가 있습니다. 가장 일반적인 유형은 다음과 같습니다.

• 막대 차트: 막대 차트는 서로 다른 범주의 상대적인 크기를 표시하는 데 사용됩니다.
• 꺾은선형 차트: 꺾은선형 차트는 시간 경과에 따른 값의 변화를 표시하는 데 사용됩니다.
• 원형 차트: 원형 차트는 서로 다른 범주의 상대적 비율을 표시하는 데 사용됩니다.
• 산점도: 산점도는 두 변수 간의 관계를 표시하는 데 사용됩니다 .
• 히트맵: 히트맵은 2차원 공간에서 값의 강도를 표시하는 데 사용됩니다.

Python의 고급 데이터 시각화 기술

데이터 시각화의 기본 유형 외에도 보다 효과적인 시각화를 생성하는 데 사용할 수 있는 여러 가지 고급 기술이 있습니다. 이러한 기술 중 일부는 다음과 같습니다.

• 색상 사용: 색상은 시각화의 다른 부분을 강조 표시하고 이해하기 쉽게 만드는 데 사용할 수 있습니다.
• 모양 사용: 모양은 시각화에서 다양한 범주 또는 값을 나타내는 데 사용할 수 있습니다.
• 주석 사용: 추가 정보를 제공하기 위해 시각화에 텍스트 또는 레이블을 추가하는 데 주석을 사용할 수 있습니다 .
• 대화형 시각화 생성: 대화형 시각화를 통해 사용자는 데이터와 상호 작용하고 데이터의 다양한 측면을 탐색할 수 있습니다.

다음은 Python에서 기본 데이터 시각화를 만들기 위한 몇 가지 코드 예제입니다.

막대 차트

import matplotlib.pyplot as plt

# Create a list of data
data = [10, 20, 30, 40, 50]

# Create a bar chart
plt.bar(range(len(data)), data)

# Add a title
plt.title('Bar Chart')

# Add labels to the x-axis
plt.xlabel('X-Axis')
plt.ylabel('Y-Axis')

# Show the bar chart
plt.show()

라인 차트

import matplotlib.pyplot as plt

# Create a list of data
data = [10, 20, 30, 40, 50]

# Create a line chart
plt.plot(data)

# Add a title
plt.title('Line Chart')

# Add labels to the x-axis
plt.xlabel('X-Axis')
plt.ylabel('Y-Axis')

# Show the line chart
plt.show()

파이 차트

import matplotlib.pyplot as plt

# Create a list of data
data = [10, 20, 30, 40, 50]

# Create a pie chart
plt.pie(data)

# Add a title
plt.title('Pie Chart')

# Show the pie chart
plt.show()

산포도

import matplotlib.pyplot as plt

# Create a list of x-data
x_data = [1, 2, 3, 4, 5]

# Create a list of y-data
y_data = [10, 20, 30, 40, 50]

# Create a scatter plot
plt.scatter(x_data, y_data)

# Add a title
plt.title('Scatter Plot')

# Add labels to the x-axis
plt.xlabel('X-Axis')
plt.ylabel('Y-Axis')

# Show the scatter plot
plt.show()

이들은 Python에서 기본 데이터 시각화를 만드는 방법에 대한 몇 가지 예일 뿐입니다. 만들 수 있는 다른 많은 유형의 시각화가 있으며 그 가능성은 무한합니다. 약간의 창의성 과 실험을 통해 유익 하고 시각적으로 매력적인 데이터 시각화를 만들 수 있습니다 .

결론

데이터 시각화는 데이터 분석을 위한 중요한 도구입니다. Python은 다양한 데이터 시각화를 만드는 데 사용할 수 있는 강력한 언어입니다. 이 블로그 게시물에 설명된 기술을 사용하여 데이터를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 효과적인 데이터 시각화를 만들 수 있습니다.

자원

• 데이터 분석 블로그 작성 방법: https://mitadmissions.org/blogs/entry/how-i-write-my-data-analysis-blogs/

• 데이터 시각화 기술, 도구 및 개념: https://www.mygreatlearning.com/blog/understanding-data-visualization-techniques/
• 2021년 탐색적 데이터 분석을 자동화하는 최고의 Python 라이브러리: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/04/top-python-libraries-to-automate-exploratory-data-analysis-i n-2021/
• 데이터 시각화 기법을 사용한 탐색적 데이터 분석!: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/06/exploratory-data-analysis-using-data-visualization-techniques/
• 비즈니스 분석을 위해 살펴볼 12가지 Python 데이터 시각화 라이브러리: https://mode.com/blog/python-data-visualization-libraries/

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