8. 데이터 시각화 기초 (Matplotlib)¶

개요¶

Matplotlib은 Python의 대표적인 시각화 라이브러리입니다. 다양한 차트 유형과 커스터마이징 방법을 다룹니다.

1. Matplotlib 기초¶

1.1 기본 플롯 생성¶

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 데이터 준비
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 기본 플롯
plt.plot(x, y)
plt.show()

# 제목과 레이블 추가
plt.plot(x, y)
plt.title('Sine Wave')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

# 저장
plt.plot(x, y)
plt.savefig('plot.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.close()

1.2 Figure와 Axes¶

# 객체 지향 방식 (권장)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

x = np.linspace(0, 10, 100)
ax.plot(x, np.sin(x), label='sin')
ax.plot(x, np.cos(x), label='cos')

ax.set_title('Trigonometric Functions', fontsize=14)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.legend()
ax.grid(True, alpha=0.3)

plt.tight_layout()
plt.show()

1.3 여러 플롯 (Subplots)¶

# 2x2 서브플롯
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 10))

x = np.linspace(0, 10, 100)

axes[0, 0].plot(x, np.sin(x))
axes[0, 0].set_title('Sine')

axes[0, 1].plot(x, np.cos(x))
axes[0, 1].set_title('Cosine')

axes[1, 0].plot(x, np.exp(-x/5) * np.sin(x))
axes[1, 0].set_title('Damped Sine')

axes[1, 1].plot(x, np.tan(x))
axes[1, 1].set_ylim(-5, 5)
axes[1, 1].set_title('Tangent')

plt.tight_layout()
plt.show()

# 다른 크기의 서브플롯
fig = plt.figure(figsize=(12, 6))

ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1)  # 1행 2열의 1번째
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)  # 2행 2열의 2번째
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 4)  # 2행 2열의 4번째

ax1.plot(x, np.sin(x))
ax2.plot(x, np.cos(x))
ax3.plot(x, np.tan(x))

plt.tight_layout()
plt.show()

2. 선 그래프 (Line Plot)¶

2.1 기본 선 그래프¶

x = np.arange(1, 11)
y1 = x ** 2
y2 = x ** 1.5

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

ax.plot(x, y1, label='x²')
ax.plot(x, y2, label='x^1.5')

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_title('Power Functions')
ax.legend()
ax.grid(True, alpha=0.3)

plt.show()

2.2 선 스타일 커스터마이징¶

x = np.linspace(0, 10, 50)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))

# 다양한 스타일
ax.plot(x, np.sin(x), 'b-', linewidth=2, label='실선')
ax.plot(x, np.sin(x + 1), 'r--', linewidth=2, label='점선')
ax.plot(x, np.sin(x + 2), 'g-.', linewidth=2, label='점선+실선')
ax.plot(x, np.sin(x + 3), 'm:', linewidth=2, label='점')

# 마커 추가
ax.plot(x[::5], np.sin(x[::5] + 4), 'ko-', markersize=8, label='마커')

ax.legend()
ax.set_title('Line Styles')
plt.show()

# 선 스타일 옵션
# '-': 실선, '--': 점선, '-.': 점선+실선, ':': 점
# 색상: 'b'(blue), 'g'(green), 'r'(red), 'c'(cyan), 'm'(magenta), 'y'(yellow), 'k'(black), 'w'(white)
# 마커: 'o'(원), 's'(사각), '^'(삼각), 'd'(다이아몬드), 'x', '+', '*'

2.3 시계열 그래프¶

import pandas as pd

# 시계열 데이터
dates = pd.date_range('2023-01-01', periods=365, freq='D')
values = np.cumsum(np.random.randn(365)) + 100

fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 6))

ax.plot(dates, values, 'b-', linewidth=1)
ax.fill_between(dates, values, alpha=0.3)

ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Value')
ax.set_title('Time Series Plot')

# x축 날짜 포맷
import matplotlib.dates as mdates
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m'))
plt.xticks(rotation=45)

plt.tight_layout()
plt.show()

3. 막대 그래프 (Bar Chart)¶

3.1 수직 막대 그래프¶

categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
values = [23, 45, 56, 78, 32]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

bars = ax.bar(categories, values, color='steelblue', edgecolor='black')

# 값 레이블 추가
for bar, val in zip(bars, values):
    ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, bar.get_height() + 1,
            str(val), ha='center', va='bottom', fontsize=12)

ax.set_xlabel('Category')
ax.set_ylabel('Value')
ax.set_title('Vertical Bar Chart')

plt.show()

3.2 수평 막대 그래프¶

categories = ['Very Long Category A', 'Category B', 'Category C', 'Category D']
values = [45, 32, 67, 54]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

bars = ax.barh(categories, values, color='coral', edgecolor='black')

# 값 레이블
for bar, val in zip(bars, values):
    ax.text(bar.get_width() + 1, bar.get_y() + bar.get_height()/2,
            str(val), ha='left', va='center')

ax.set_xlabel('Value')
ax.set_title('Horizontal Bar Chart')

plt.show()

3.3 그룹 막대 그래프¶

categories = ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4']
series1 = [20, 35, 30, 35]
series2 = [25, 32, 34, 20]
series3 = [22, 28, 36, 25]

x = np.arange(len(categories))
width = 0.25

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))

bars1 = ax.bar(x - width, series1, width, label='2021', color='steelblue')
bars2 = ax.bar(x, series2, width, label='2022', color='coral')
bars3 = ax.bar(x + width, series3, width, label='2023', color='green')

ax.set_xlabel('Quarter')
ax.set_ylabel('Sales')
ax.set_title('Quarterly Sales Comparison')
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(categories)
ax.legend()

plt.tight_layout()
plt.show()

3.4 스택 막대 그래프¶

categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values1 = [20, 35, 30, 35]
values2 = [25, 32, 34, 20]
values3 = [15, 25, 20, 30]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

ax.bar(categories, values1, label='Series 1', color='steelblue')
ax.bar(categories, values2, bottom=values1, label='Series 2', color='coral')
ax.bar(categories, values3, bottom=np.array(values1) + np.array(values2),
       label='Series 3', color='green')

ax.set_xlabel('Category')
ax.set_ylabel('Value')
ax.set_title('Stacked Bar Chart')
ax.legend()

plt.show()

4. 히스토그램 (Histogram)¶

# 정규분포 데이터
np.random.seed(42)
data = np.random.randn(1000)

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 10))

# 기본 히스토그램
axes[0, 0].hist(data, bins=30, edgecolor='black', alpha=0.7)
axes[0, 0].set_title('Basic Histogram')

# 밀도 히스토그램
axes[0, 1].hist(data, bins=30, density=True, edgecolor='black', alpha=0.7)
# 정규분포 곡선 추가
x = np.linspace(-4, 4, 100)
from scipy import stats
axes[0, 1].plot(x, stats.norm.pdf(x), 'r-', linewidth=2)
axes[0, 1].set_title('Density Histogram with Normal Curve')

# 누적 히스토그램
axes[1, 0].hist(data, bins=30, cumulative=True, edgecolor='black', alpha=0.7)
axes[1, 0].set_title('Cumulative Histogram')

# 여러 데이터 비교
data1 = np.random.randn(1000)
data2 = np.random.randn(1000) + 2
axes[1, 1].hist(data1, bins=30, alpha=0.5, label='Data 1', edgecolor='black')
axes[1, 1].hist(data2, bins=30, alpha=0.5, label='Data 2', edgecolor='black')
axes[1, 1].legend()
axes[1, 1].set_title('Overlapping Histograms')

plt.tight_layout()
plt.show()

5. 산점도 (Scatter Plot)¶

5.1 기본 산점도¶

np.random.seed(42)
x = np.random.randn(100)
y = 2 * x + np.random.randn(100) * 0.5

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

ax.scatter(x, y, alpha=0.7, edgecolors='black', s=50)

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_title('Basic Scatter Plot')

# 추세선 추가
z = np.polyfit(x, y, 1)
p = np.poly1d(z)
ax.plot(x, p(x), "r--", linewidth=2, label=f'Trend: y={z[0]:.2f}x+{z[1]:.2f}')
ax.legend()

plt.show()

5.2 버블 차트¶

np.random.seed(42)
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
sizes = np.random.rand(50) * 500
colors = np.random.rand(50)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))

scatter = ax.scatter(x, y, s=sizes, c=colors, alpha=0.6,
                     cmap='viridis', edgecolors='black')

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_title('Bubble Chart')

# 컬러바 추가
cbar = plt.colorbar(scatter)
cbar.set_label('Color Value')

plt.show()

5.3 카테고리별 산점도¶

np.random.seed(42)

categories = ['A', 'B', 'C']
colors = ['red', 'blue', 'green']

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

for cat, color in zip(categories, colors):
    x = np.random.randn(30) + ord(cat) - 65  # A=0, B=1, C=2
    y = np.random.randn(30) + ord(cat) - 65
    ax.scatter(x, y, c=color, label=cat, alpha=0.7, s=50, edgecolors='black')

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_title('Scatter Plot by Category')
ax.legend()

plt.show()

6. 파이 차트 (Pie Chart)¶

labels = ['Product A', 'Product B', 'Product C', 'Product D', 'Others']
sizes = [30, 25, 20, 15, 10]
colors = ['#ff9999', '#66b3ff', '#99ff99', '#ffcc99', '#c2c2f0']
explode = (0.05, 0, 0, 0, 0)  # 첫 번째 조각 분리

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6))

# 기본 파이 차트
axes[0].pie(sizes, labels=labels, colors=colors, explode=explode,
            autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90)
axes[0].set_title('Basic Pie Chart')

# 도넛 차트
wedges, texts, autotexts = axes[1].pie(sizes, colors=colors, explode=explode,
                                        autopct='%1.1f%%', startangle=90,
                                        pctdistance=0.85)
centre_circle = plt.Circle((0,0), 0.70, fc='white')
axes[1].add_artist(centre_circle)
axes[1].legend(wedges, labels, loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
axes[1].set_title('Donut Chart')

plt.tight_layout()
plt.show()

7. 박스 플롯 (Box Plot)¶

np.random.seed(42)
data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 5)]

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6))

# 기본 박스플롯
bp = axes[0].boxplot(data, labels=['A', 'B', 'C', 'D'])
axes[0].set_title('Basic Box Plot')
axes[0].set_ylabel('Value')

# 커스터마이징된 박스플롯
bp = axes[1].boxplot(data, labels=['A', 'B', 'C', 'D'],
                     patch_artist=True,  # 박스 색상 채우기
                     notch=True,         # 노치 (신뢰구간)
                     showmeans=True,     # 평균 표시
                     meanline=True)      # 평균선

colors = ['pink', 'lightblue', 'lightgreen', 'lightyellow']
for patch, color in zip(bp['boxes'], colors):
    patch.set_facecolor(color)

axes[1].set_title('Customized Box Plot')
axes[1].set_ylabel('Value')

plt.tight_layout()
plt.show()

# 수평 박스플롯
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.boxplot(data, labels=['A', 'B', 'C', 'D'], vert=False)
ax.set_title('Horizontal Box Plot')
plt.show()

8. 히트맵 (Heatmap)¶

# 상관행렬 히트맵
np.random.seed(42)
data = np.random.randn(10, 5)
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
correlation = df.corr()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))

im = ax.imshow(correlation, cmap='coolwarm', aspect='auto', vmin=-1, vmax=1)

# 축 레이블
ax.set_xticks(range(len(correlation.columns)))
ax.set_yticks(range(len(correlation.columns)))
ax.set_xticklabels(correlation.columns)
ax.set_yticklabels(correlation.columns)

# 값 표시
for i in range(len(correlation)):
    for j in range(len(correlation)):
        text = ax.text(j, i, f'{correlation.iloc[i, j]:.2f}',
                       ha='center', va='center', color='black')

# 컬러바
cbar = plt.colorbar(im)
cbar.set_label('Correlation')

ax.set_title('Correlation Heatmap')
plt.tight_layout()
plt.show()

9. 스타일과 테마¶

# 사용 가능한 스타일 확인
print(plt.style.available)

# 스타일 적용
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 10))
styles = ['default', 'seaborn-v0_8', 'ggplot', 'dark_background']

x = np.linspace(0, 10, 100)

for ax, style in zip(axes.flat, styles):
    with plt.style.context(style):
        ax.plot(x, np.sin(x), label='sin')
        ax.plot(x, np.cos(x), label='cos')
        ax.set_title(f'Style: {style}')
        ax.legend()

plt.tight_layout()
plt.show()

# 전역 스타일 설정
# plt.style.use('seaborn-v0_8')

10. 그래프 커스터마이징¶

# 폰트 설정
plt.rcParams['font.family'] = 'DejaVu Sans'
plt.rcParams['font.size'] = 12
plt.rcParams['axes.titlesize'] = 14
plt.rcParams['axes.labelsize'] = 12

# 그래프 요소 커스터마이징
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))

x = np.linspace(0, 10, 100)
ax.plot(x, np.sin(x), linewidth=2, color='navy', label='sin(x)')

# 축 범위
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)

# 눈금
ax.set_xticks(np.arange(0, 11, 2))
ax.set_yticks(np.arange(-1, 1.5, 0.5))

# 그리드
ax.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)

# 주석
ax.annotate('Peak', xy=(np.pi/2, 1), xytext=(np.pi/2 + 1, 1.3),
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
            fontsize=12)

# 텍스트
ax.text(5, -1.3, 'Note: This is a sine wave', fontsize=10, style='italic')

# 제목과 레이블
ax.set_title('Customized Sine Wave Plot', fontsize=16, fontweight='bold')
ax.set_xlabel('X axis', fontsize=12)
ax.set_ylabel('Y axis', fontsize=12)

# 범례
ax.legend(loc='upper right', frameon=True, shadow=True)

# 스파인 (테두리)
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)

plt.tight_layout()
plt.show()

요약¶

차트 유형	함수	용도
선 그래프	`plot()`	시계열, 연속 데이터
막대 그래프	`bar()`, `barh()`	범주형 비교
히스토그램	`hist()`	분포 확인
산점도	`scatter()`	두 변수 관계
파이 차트	`pie()`	비율, 구성
박스 플롯	`boxplot()`	분포, 이상치
히트맵	`imshow()`	행렬 데이터

커스터마이징	메서드
제목/레이블	`set_title()`, `set_xlabel()`, `set_ylabel()`
범위	`set_xlim()`, `set_ylim()`
눈금	`set_xticks()`, `set_yticks()`
범례	`legend()`
그리드	`grid()`
저장	`savefig()`