matplotlib 그래프 종류

Matplotlib는 파이썬 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터 시각화를 위한 강력한 라이브러리입니다. 다양한 종류의 그래프를 생성하고 시각화하는 데 사용됩니다. 아래에서는 Matplotlib에서 출력 가능한 몇 가지 주요 그래프 유형과 각각의 사용 상황에 대해 설명해보겠습니다.

선 그래프 (Line Plot)

데이터 포인트를 연결하여 추세와 패턴을 보여줍니다.
연속적인 데이터 시계열, 경향, 변화를 시각화하는 데 유용합니다.

plt.plot(x, y, label="label_text")

산점도 그래프 (Scatter Plot)

두 변수 간의 관계를 나타내기 위해 데이터 포인트를 점으로 표시합니다.
변수 간의 상관 관계, 분포를 확인하는 데 사용됩니다.

plt.scatter(x, y, label="label_text")

막대 그래프 (Bar Plot)

범주형 데이터의 빈도, 크기, 비교를 시각화합니다.
여러 항목 간의 상대적 크기나 변화를 비교하는 데 유용합니다.

plt.bar(x, y, label="label_text")

히스토그램 (Histogram)

연속적인 데이터의 분포를 나타냅니다.
데이터의 빈도와 분포를 확인하고, 이상치나 패턴을 탐지하는 데 사용됩니다.

plt.hist(data, bins=bin_count, label="label_text")

박스 플롯 (Box Plot)

데이터의 중앙값, 분포, 이상치를 시각화합니다.
데이터의 통계적 요약을 보여주고, 그룹 간 비교에도 유용합니다.

plt.boxplot(data, labels=["label1", "label2", ...])

히트맵 (Heatmap)

2차원 데이터의 상관 관계를 시각화합니다.
데이터의 패턴, 연관성, 영역별 값 차이를 확인하는 데 사용됩니다.

plt.imshow(data, cmap="colormap_name", interpolation="interpolation_type")

파이 차트 (Pie Chart)

전체에서 각 범주의 상대적 비율을 나타냅니다.
범주 간 비율을 시각화하고, 부분 전체 관계를 보여줄 때 사용됩니다.

plt.pie(values, labels=["label1", "label2", ...], autopct="%1.1f%%")

등고선 그래프 (Contour Plot)

3차원 데이터의 등고선을 사용하여 등고면을 시각화합니다.
고도, 밀도, 기타 연속 변수의 변화를 확인하는 데 사용됩니다.

plt.contour(X, Y, Z, levels=levels)

3D 플롯 (3D Plot)

3차원 공간에서 데이터를 시각화합니다.
3차원 데이터의 관계와 패턴을 확인할 수 있습니다.

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot(x, y, z, label="label_text")

꺾은선 그래프 (Step Plot)

점 사이를 선분으로 연결하여 변화를 강조합니다.
주로 시간 경과에 따른 변화를 표현할 때 사용됩니다.

plt.step(x, y, label="label_text")

이 외에도 Matplotlib에는 다양한 다른 그래프 유형과 매개변수 조정 옵션이 있어 다양한 시각화 작업을 수행할 수 있습니다. 사용 상황에 따라 적절한 그래프 유형을 선택하고 데이터를 효과적으로 시각화할 수 있도록 고려해야 합니다.

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더 다양한 사용법은 아래 사이트를 참고합니다.

Examples — Matplotlib 3.7.2 documentation

해당 게시글은 ChatGPT의 도움을 받아 작성되었습니다.