데이터 분석을 위한 Matplotlib 시각화 마스터하기

소개

이 랩에서는 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 다양한 플롯을 만드는 방법을 배우게 됩니다. Matplotlib 는 데이터를 시각화하는 데 사용되는 Python 라이브러리입니다. NumPy 및 SciPy 라이브러리를 기반으로 구축되었으며, 선 차트, 산점도 및 막대 차트와 같은 광범위한 시각화를 생성할 수 있습니다.

VM 팁

VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단을 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 접근하십시오.

때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.

학습 중에 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.

Matplotlib 및 Numpy 라이브러리 가져오기

플롯을 생성하기 전에 Matplotlib 및 Numpy 라이브러리를 가져와야 합니다. 다음 코드를 실행하여 이를 수행할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

간단한 선 그래프 만들기

이 단계에서는 Matplotlib 를 사용하여 간단한 선 그래프를 만들 것입니다. 먼저 NumPy 의 linspace() 함수와 cos() 함수를 사용하여 플롯할 데이터를 생성합니다. 그런 다음 plot() 함수를 사용하여 그래프를 만듭니다.

t = np.linspace(0.0, 1.0, 100)
s = np.cos(4 * np.pi * t) + 2

plt.plot(t, s)
plt.show()

플롯 사용자 정의

이 단계에서는 x 축과 y 축에 레이블을 추가하고 플롯에 제목을 추가하여 플롯을 사용자 정의합니다.

plt.plot(t, s)

plt.xlabel('time (s)')
plt.ylabel('Velocity (degrees/sec)')
plt.title('Cosine Wave')
plt.show()

산점도 만들기

이 단계에서는 Matplotlib 를 사용하여 산점도 (scatter plot) 를 만들 것입니다. 먼저 NumPy 의 random() 함수를 사용하여 플롯할 임의의 데이터를 생성합니다. 그런 다음 scatter() 함수를 사용하여 플롯을 만듭니다.

x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

plt.scatter(x, y)
plt.show()

막대 그래프 만들기

이 단계에서는 Matplotlib 를 사용하여 막대 그래프 (bar chart) 를 만들 것입니다. 먼저 NumPy 의 random() 함수를 사용하여 플롯할 데이터를 생성합니다. 그런 다음 bar() 함수를 사용하여 플롯을 만듭니다.

x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = np.random.randint(1, 10, 5)

plt.bar(x, y)
plt.show()

요약

이 랩에서는 Matplotlib 를 사용하여 선 그래프 (line plot), 산점도 (scatter plot), 막대 그래프 (bar chart) 와 같은 다양한 유형의 플롯을 만드는 기본적인 방법을 배웠습니다. 또한 x 축과 y 축에 레이블을 추가하고 플롯에 제목을 추가하여 플롯을 사용자 정의하는 방법도 배웠습니다. 이러한 기술을 통해 이제 데이터를 시각화하기 위한 자신만의 플롯을 만들 수 있습니다.

데이터 분석을 위한 Matplotlib 시각화 기술

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