파이썬 하루 하나씩 배우기 – 간단한 데이터 시각화 시작 (matplotlib)
데이터가 보이면 세상이 보인다!
“파이썬 데이터 분석, 도대체 어디서부터 시작해야 할까?”
막연했던 숫자와 표가 ‘한눈에 보이는 그림’으로 바뀌는 순간, 학습의 재미가 두 배!
matplotlib만 알아도 그래프/차트로 내 데이터를 ‘이야기’로 만들 수 있습니다.
오늘은 파이썬 데이터 시각화의 첫걸음을, 완전 초보도 쉽고 멋지게 시작해볼게요.
matplotlib, 데이터 시각화의 시작
숫자를 그림으로, 데이터를 스토리로
matplotlib은 파이썬에서 가장 널리 쓰이는 데이터 시각화 패키지입니다.
그래프, 차트, 이미지 등 다양한 시각 자료를 코드 몇 줄로 그릴 수 있어,
“파이썬 데이터 분석의 기본 언어”로 불리죠.
matplotlib 설치부터 첫 그래프까지
코드 한 줄로, 나만의 데이터 차트 그리기!
먼저, pip으로 matplotlib을 설치합니다.
pip install matplotlib
이제 첫 번째 선 그래프를 그려볼까요?
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 14, 12, 16, 13]
plt.plot(x, y)
plt.title('나의 첫 번째 그래프')
plt.xlabel('X축')
plt.ylabel('Y축')
plt.show()
다양한 matplotlib 그래프 예시
꺾은선·막대·파이차트… 무엇이든 그릴 수 있다!
- Line Plot (선 그래프): 시계열·변화량 표현에 강점
- Bar Chart (막대 그래프): 카테고리별 비교에 탁월
- Pie Chart (원형 그래프): 비율/구성비 시각화
- Scatter Plot (산점도): 변수 간 관계 파악
실습 코드 모음: 가장 많이 쓰는 3종 그래프
- Line Plot (선 그래프)
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4], [10,12,13,15]) plt.title('Line Plot') plt.show() - Bar Chart (막대 그래프)
import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(['A','B','C','D'], [7,8,5,9]) plt.title('Bar Chart') plt.show() - Pie Chart (원형 그래프)
import matplotlib.pyplot as plt plt.pie([20,30,50], labels=['Python','R','Excel'], autopct='%1.1f%%') plt.title('Pie Chart') plt.show()
실전 후기 & 꿀팁: 나만의 데이터 시각화 경험
“처음엔 ‘코드 한 줄’이 두려웠지만, 내 데이터가 ‘그림’으로 바뀌는 순간, 배우는 즐거움이 확 밀려왔어요.
완벽하지 않아도 직접 그려보는 것, 그게 진짜 실력의 시작이었습니다.”
- 꿀팁1: matplotlib의 공식 갤러리에서 다양한 예시 코드를 복붙해 보는 것만으로도 실력이 쑥쑥!
- 꿀팁2: 구글 Colab 등 무료 온라인 실습 도구를 활용하면 설치 걱정 없이 바로 연습 가능!
[Colab 바로가기]
데이터 시각화는 마치 요리를 처음 배울 때와 비슷합니다.
레시피대로 한 번 따라 해보는 것, 그리고 내 입맛대로 조절해보는 것.
지금, 당신은 어떤 데이터를 가장 먼저 시각화해보고 싶나요?
pandas의 plot은 내부적으로 matplotlib을 사용합니다.
matplotlib은 자유도·세부 옵션이 더 많고, pandas는 데이터프레임 기반 빠른 시각화에 적합해요.
[pandas 시각화 공식가이드]
그래프에서 한글이 깨질 땐, 폰트 설정이 핵심! 아래 코드를 먼저 입력해 보세요.
import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' # 윈도우 # plt.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic' # 맥 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.savefig(“파일이름.png”) 한 줄이면 고화질 이미지로 저장 끝!
plt.savefig("my_chart.png", dpi=200, bbox_inches='tight')
Colab에서 바로 실행 가능!
matplotlib은 별도 설치 없이 import만 하면 됩니다.
[Tip] 그래프 그릴 땐 반드시 plt.show()로 출력!
스타일시트(plt.style.use)와 다양한 색상, 마커, 폰트, 레이아웃 옵션을 활용하세요!
공식 갤러리에서 디자인 예시와 코드를 참고해 보세요.
[스타일시트 가이드]
matplotlib, 한눈에 정리! + 실전 자료 모음
- matplotlib은 데이터 시각화의 입문이자, 파이썬 데이터 분석의 기본 도구입니다.
- 선·막대·원형·산점도 등 다양한 그래프를 직관적으로 그릴 수 있습니다.
- 공식 갤러리/Colab/스타일시트로 꾸미기까지, 배울수록 새로운 세계가 열립니다.
[matplotlib 공식 차트 갤러리]
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[Google Colab 실습하기]
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[pandas 시각화 공식가이드]
추천 자료 & 출처
파이썬 데이터 시각화, 지금이 시작!
데이터는 복잡하지만, 시각화는 쉽고 강력합니다.
matplotlib과 함께라면, 숫자가 ‘스토리’로, 표가 ‘인사이트’로 변신합니다.
오늘의 첫걸음이 내일의 데이터 분석가를 만듭니다.
지금, 나만의 그래프를 그려보세요!
“처음 그려본 그래프가 어색해도 괜찮아요. 실수와 시행착오가 쌓일수록 데이터와 더 가까워집니다.
오늘의 작은 호기심이 내일의 큰 성장을 만듭니다.
당신의 데이터 여정에 matplotlib가 든든한 친구가 되어주길!”
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