Matplotlib을 사용해 작은 Python 데이터 세트를 명확한 시각화로 바꾸는 방법을 배웁니다. 8개의 가이드형 랩에서 라이브러리를 설치하고, 일반적인 차트를 만들고 꾸미며, Figure를 이미지로 저장하고, 하나의 Figure에 여러 플롯을 배치합니다.
각 랩은 하나의 플로팅 패턴을 짧고 구체적인 단계로 익히게 합니다. 선 그래프, 막대 그래프, 산점도, 히스토그램, 파이 차트, 서브플롯을 다루면서 해석하기 쉬운 차트를 만드는 레이블, 색상, 마커, 범례, 축, 레이아웃 설정을 연습합니다.
학습 내용
- Matplotlib을 설치하고
matplotlib.pyplot을 가져와 Figure와 Axes 객체 생성하기 - 선 데이터를 그리고 축 레이블, 제목, 색상, 마커, 선 스타일 추가하기
- 색상과 범례가 있는 세로 및 가로 막대 그래프 만들기
- 산점도를 만들고 마커 크기, 색상, 그리드 표시 조정하기
- 구간 수와 밀도 정규화를 포함해 히스토그램 생성 및 꾸미기
- 레이블, 백분율, 분리된 조각, 그림자로 파이 차트의 비율 표현하기
- 서브플롯, 공유 축, 레이아웃 조정으로 여러 플롯 결합하기
- 플롯을 표시하고 Figure를 이미지 파일로 저장하기
추천 대상
이 강좌는 이론 중심의 데이터 시각화보다 직접 플로팅을 시작하고 싶은 Python 초보자를 위한 과정입니다. 간단한 스크립트와 리스트를 작성할 수 있지만 Matplotlib은 아직 사용하지 않았다면 특히 적합합니다. 차트 작성에 집중하며 데이터 정제, 통계 분석, Pandas 작업 흐름, 고급 시각화 디자인은 다루지 않습니다.
선수 지식: 변수, 리스트, 함수 호출, 스크립트 실행 등 Python 기본 문법을 권장합니다. Matplotlib 경험은 필요하지 않습니다.
학습 환경: 가이드형 랩은 제공되는 Ubuntu 22.04 WebIDE에서 실행됩니다. Python 파일에서 Matplotlib을 설치하고 사용하며, 코드를 실행하고 저장된 플롯 이미지를 랩 환경에서 확인합니다.
자주 묻는 질문
Matplotlib 설치부터 시작하나요?
네. 첫 랩에서 pip를 사용하고 matplotlib.pyplot을 가져오며, 설치 버전을 확인하고 빈 Figure와 화면에 표시되는 플롯을 만듭니다.
어떤 종류의 차트를 만드나요?
선 그래프, 세로와 가로 막대 그래프, 산점도, 히스토그램, 파이 차트, 여러 서브플롯을 포함한 Figure를 만듭니다.
NumPy나 Pandas 경험이 필요한가요?
아니요. 히스토그램 실습 하나에서 NumPy로 예제 데이터를 생성하지만, 더 폭넓은 NumPy 또는 Pandas 지식은 전제하지 않습니다. Python 기초면 충분합니다.
독립 챌린지나 최종 프로젝트가 있나요?
아니요. 8개 활동 모두 초급 가이드형 랩이며, 도움 없이 진행하는 종합 프로젝트가 아니라 개별 플로팅 기법을 연습합니다.
