[python] 데이터 시각화(차트) 라이브러리(Matplotlib, Seaborn, Plotly)

데이터 시각화란?

말 그대로 데이터를 시각적인 형태로 표현하는 것.

데이터를 그래프, 차트, 지도 등 시각적인 도구를 사용해 표현함으로써 패턴, 추세, 상관관계 등을 좀 더 쉽게 파악할 수 있도록 해준다.

python에서 자주 사용되는 라이브러리는 Matplotlib, Seaborn, Plotly가 있다.

 

Matplotlib

Matplotlib documentation — Matplotlib 3.8.2 documentation

Matplotlib은 가장 기본적이고 범용적으로 사용되는 시각화 라이브러리.

장점

• 다양한 그래픽 유형을 지원
• 문서화가 잘 되어있음
• 다양한 커스터마이징이 가능

단점

• 간단하게 사용하는 것은 쉽지만 좀 더 깊게 사용하기 위해선 러닝 커브가 높을 수 있음

Seaborn

seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.13.1 documentation

Matplotlib을 기반으로 한 고수준 인터페이스를 제공하는 라이브러리.

장점

• 더 예쁜 디자인
• 간단한 사용법

단점

• 상대적으로 부족한 커스터마이징

Plotly

Plotly

웹 기반의 시각화를 위한 라이브러리.

장점

• 웹에서 동적인 시각화를 구현할 수 있음
• 다양한 차트 유형과 3D 차트를 지원

단점

• 비교적 복잡한 코드

 

결론

간단하고 이쁘게 차트를 생성하려면 Seaborn을 사용.

취향에 맞게 커스터마이징을 해야한다면 Matplotlib 사용.

웹에서 데이터 시각화가 필요하다면 Plotly 사용.