깊이 있는 분석: Python에서 Plotly 대 Matplotlib 비교
데이터 시각화(Data visualization)는 데이터 사이언스와 데이터 분석에서 중요한 요소로, 복잡한 데이터의 이해와 전달을 증대시킵니다. 이 글에서는 Python에서 가장 널리 사용되는 두 가지 데이터 시각화 라이브러리인 Plotly와 Matplotlib에 대한 깊이 있는 분석을 수행합니다. 각각의 강점과 약점을 파악하고, 자세한 예시와 코드 스니펫을 통해 능력을 증명합니다.
기본 설정: Python 환경 설정
비교 분석을 실행하기 전, 적당한 Python 환경을 설정하는 것이 중요합니다. 이 글의 예시를 따라가기 위해서는 Python과 필요한 패키지가 설치돼 있어야 합니다. Python 버전이 오래된 경우 다음 중 하나를 고려할 수 있습니다:
- Windows 10이나 Mac OSX에서 사전 구축된 "데이터 플로팅(Data Plotting)" 런타임 환경을 다운로드하여 설치합니다.
- 무료 ActiveState Platform 계정을 생성하고, 이 프로젝트에 필요한 패키지만 포함한 맞춤형 Python 런타임을 생성합니다.
ActiveState Platform은 또한 일반적인 작업을 수행하는 수백 가지 패키지가 포함된 사전 구축 Python 버전인 ActivePython을 제공합니다. Python에 대한 더 자세한 도움말이 필요하다면, 여기서 Python 튜토리얼을 읽을 수 있습니다.
Plotly와 Matplotlib 비교: 데이터 시각화
Python 라이브러리인 Plotly와 Matplotlib는 데이터 시각화 분야에서 큰 영향을 미쳤습니다. 그러나 각각은 고유한 특성을 가지고 있어, 상황에 따라 한쪽이 다른 쪽보다 더 적당할 수 있습니다.
Matplotlib을 사용한 데이터 플로팅
MATLAB의 플로팅 기능과 유사한 Matplotlib은 사용자가 글꼴, 라인 스타일, 색상 및 축 속성과 같은 아름다움에 대한 완벽한 제어를 제공합니다. 이 유연성은 복잡한 사용자 정의를 가능하게 하지만, 코드의 길어지는 경향이 있습니다. Matplotlib의 기능을 확장하기 위해 Basemap 및 Cartopy와 같은 타사 패키지가 널리 사용됩니다. Matplotlib은 Python의 강력한 데이터 처리 및 조작 라이브러리인 pandas와 서로 잘 통합되어, 탐색적 데이터 분석(exploratory data analysis)을 빠르게 수행할 수 있습니다.
Matplotlib을 사용한 데이터 플로팅 예시는 다음과 같습니다:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
# wine_df가 대상 DataFrame이며 'Alcohol' 및 'OD280/OD315' 열이 있다고 가정합니다.
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8))
ax.scatter(x = wine_df['Alcohol'], y = wine_df['OD280/OD315'], c = wine_df['Class'])
ax.set_xlabel('Alcohol', fontsize=15)
ax.set_ylabel('OD280/OD315', fontsize=15)
ax.set_title('와인 데이터')
ax.grid(True)
fig.tight_layout()
plt.show()Plotly를 사용한 데이터 플로팅
반면, Plotly는 대화형 웹 기반 시각화를 생성할 수 있어 지리, 과학, 통계 및 금융 데이터에 대한 강력한 도구입니다. pandas와 매끄럽게 통합되어 있으며, 대화형성 및 interactivity를 제공하여 정적인 matplotlib 그림에 대한 중요한 장점을 제공합니다.
다음은 Plotly를 사용하여 대화형 산점도를 만드는 예시입니다:
import plotly.express as px
# 와인 데이터프레임에서 'Alcohol'과 'OD280/OD315' 열이 있는 경우
fig = px.scatter(wine_df, x="Alcohol", y='OD280/OD315', color="Class", marginal_y="box", marginal_x="box")
fig.show()Plotly에서 인터랙티브 기능을 사용하면 소스 코드를 수정하지 않고 그래프의 각 데이터 포인트에 대한 줌, 팬, 호버 및 자세한 정보를 얻을 수 있습니다. 이로 인해 데이터 시각화가 더 몰입적인 경험으로 바뀝니다.
수백 개 또는 수천 개의 데이터 포인트가 있는 산점도를 고려해보십시오. 정적 이미지에서는 주석을 추가하지 않는 한 개별 데이터 포인트에 대한 구체적인 정보를 얻을 수 없습니다. 그러나 Plotly를 사용하면 관심 있는 점 위로 마우스를 가져가면 해당 점에 대한 세부 정보를 얻을 수 있습니다.
또한 색상, 크기 및 애니메이션을 사용하여 더 많은 데이터 차원을 포함할 수 있습니다. 위 예에서 각 점의 색상은 "Class" 속성에 해당하여 그래프에 다른 정보 계층이 추가됩니다.
다음과 같이 size와 animation을 사용하여 더 많은 차원을 추가할 수 있습니다.
# "Size" 열이 각 포인트의 크기를 나타내고 "Year"가 시간 속성을 나타내는 경우를 가정합니다.
fig = px.scatter(wine_df, x="Alcohol", y='OD280/OD315', color="Class", size="Size", animation_frame="Year", marginal_y="box", marginal_x="box")
fig.show()Plotly 그래프는 애니메이션을 재생하면서 각 연도별 산점도를 표시하며, 산점도가 시간에 따라 어떻게 변하는지도 보여줍니다.
다른 데이터 시각화 파이썬 라이브러리에서 Ploty 및 Matplotlib 비교
다양한 데이터 시각화 라이브러리의 특징을 이해하면 특정 사용 사례에 가장 적합한 라이브러리를 선택할 수 있습니다. Matplotlib와 비교하여 MATLAB, ggplot2, pandas, Plotly, Seaborn 및 PyGWalker를 비교해 보겠습니다.
Matplotlib 대안: PyGWalker를 사용하여 데이터 시각화
Pandas 데이터프레임을 Matplotlib를 사용하여 시각화하는 것 외에도, PyGWalker (opens in a new tab)라는 오픈 소스 파이썬 라이브러리를 사용하여 데이터 시각화를 쉽게 만들 수 있습니다.
Python 코딩을 사용하여 복잡한 처리를 해결할 필요가 없습니다. 간단히 데이터를 가져와서 변수를 드래그앤드롭하여 모든 종류의 데이터 시각화를 만들 수 있습니다. 작업 방법에 대한 빠른 데모 비디오가 있습니다.
Jupyter Notebook에서 PyGWalker를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)또는 Kaggle Notebook / Google Colab에서 시도해 볼 수 있습니다.
PyGWalker는 우리의 오픈 소스 커뮤니티의 지원으로 만들어졌습니다. PyGWalker GitHub (opens in a new tab) 를 확인하고 스타를 부탁드립니다!
MATLAB vs. Matplotlib
전용 기술 계산 언어인 MATLAB은 닫힌 소스 통합 개발 환경(IDE)을 자랑합니다. C, C++, Java, .NET 및 Python과 같은 여러 다른 언어로 작성된 코드와 병합할 수 있습니다. Matplotlib는 MATLAB과 유사한 인터페이스를 가진 Pyplot 모듈을 통해 오픈 소스 플로팅 라이브러리입니다. 그러나 Matplotlib는 복잡한 플롯 작성 시 성능 문제가 발생할 수 있습니다.
# Matplotlib PyPlot 예시
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4])
plt.ylabel('샘플 번호')
plt.show()MATLAB 라이선스를 위한 예산이 있는 과학자나 엔지니어라면 MATLAB이 선호될 수 있습니다. 그러나 Python의 알고리즘 능력을 추가로 제공하는 다목적 오픈 소스 플로팅 라이브러리를 찾는다면 Matplotlib이 좋은 선택일 수 있습니다.
ggplot2 vs. Matplotlib
R 프로그래밍 언어를 위한 시각화 라이브러리인 ggplot2는 원하는 출력을 선언함으로써 직관적으로 그래프를 생성할 수 있습니다. 반면 Python을 위해 설계된 Matplotlib은 그래프를 구성하는 단계를 명시해야 합니다.
# Matplotlib 그래프 구성 예시
plt.figure()
plt.plot([1,2,3,4])
plt.xlabel('x축')
plt.ylabel('y축')
plt.title('샘플 플롯')
plt.show()플롯을 생성하기 위한 선언적 접근 방식을 선호하는 R 사용자라면 ggplot2를 고려해보세요. 그러나 Python을 이용한 데이터 시각화가 처음이거나 Python에 더 익숙하다면 Matplotlib을 사용하는 것이 유용할 것입니다.
Matplotlib vs. pandas
시각화 라이브러리인 Matplotlib은 NumPy나 pandas와 같은 라이브러리와 함께 데이터를 시각적으로 표현하는 데 이용됩니다. pandas는 주로 표 형식의 데이터 조작 및 분석을 중점적으로 다루며, 내장된 플로팅 함수는 Matplotlib에 의존합니다.
# pandas 내장 플로팅 예시
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})
df.plot(kind='bar')시각화에 대한 전체적인 제어력이 필요하다면 pandas 위에 Matplotlib을 사용하는 것을 고려해보세요. 그러나 다른 라이브러리를 명시적으로 사용하지 않고 시각화 및 데이터 구성에 중점을 둔 프로토타입 플롯이라면 pandas를 단독으로 사용할 수 있습니다.
Plotly vs. seaborn
부분적으로 오픈 소스인 Plotly는 웹 기반, 3D 및 애니메이션 플롯 등 다양한 기능을 제공합니다. Plotly는 여러 언어를 지원하며 높은 정도의 사용자 정의 및 상호작용을 허용합니다.
Matplotlib에 기반하여 만들어진 seaborn은 시각적으로 매력적인 플롯을 빠르게 만드는 데 도움이 됩니다. 그러나 Matplotlib을 이용하지 않으면 3D 및 애니메이션 기능을 지원하지 않습니다.
# seaborn 플롯 예시
import seaborn as sns
iris = sns.load_dataset('iris')
sns.pairplot(iris, hue='species')Python, R, MATLAB, Perl, Julia 등을 사용하거나 상호작용 또는 애니메이션 웹 기반 플롯을 원하는 경우 Plotly를 고려해보세요. Matplotlib 기능을 활용하여 시각적으로 매력적인 그래프를 빠르게 만들고자 하는 경우 seaborn이 적합합니다.
ggplot2 vs. seaborn
R을 위한 선언적 플로팅 라이브러리인 ggplot2는 그래프 구성 요소를 간결하게 설명하고 시각화를 구축할 수 있습니다. seaborn은 Matplotlib을 기반으로 만들어진 Python 라이브러리로, 덜 복잡한 코드로 Matplotlib을 사용하여 시각화를 만들 수 있지만 일부 제한 사항이 있습니다. A: Plotly is a more sophisticated tool than Matplotlib, and its key advantages are its ability to create interactive plots and its speed when creating intricate visualizations. The main disadvantage of Plotly is that some of its customization options require complex and technical solutions. However, it is still a powerful tool for data visualization.
# Plotly는 Matplotlib보다 더 정교한 도구로, 상호 작용적인 차트를 만들 수 있는 능력과 복잡한 시각화를 만들 때 빠른 속도가 주요 장점입니다. Plotly의 주요 단점은 일부 사용자 정의 옵션이 복잡하고 기술적인 해결책이 필요할 수 있다는 것입니다. 그러나, 데이터 시각화의 강력한 도구로 여전히 유용합니다.
# Plotly는 브라우저에서 볼 수 있는 상호 작용적인 시각화를 만드는 데 좋은 도구입니다. 그것의 잘 설계된 도구와 API로 복잡한 데이터 시각화를 만드는 것은 효과적입니다. 정적 시각화를 만드는 데에도 유용한 도구입니다.
# Python의 최고의 플롯 라이브러리는 무엇인가요?
# 다른 플롯 라이브러리 사이의 선택은 프로젝트의 요구 사항, 사용자의 기술 수준 및 필요한 시각화 유형에 따라 다릅니다. Matplotlib는 초보자들에게 좋은 라이브러리입니다. Seaborn은 코드를 최소화하면서 복잡한 그래프를 만드는 데 이상적입니다. Plotly는 더 정교한 도구로 웹 기반 애플리케이션을 위한 상호 작용적인 시각화를 만드는 데 적합합니다. 인기있는 라이브러리로는 ggplot2, Bokeh, pandas가 있습니다.
# Plotly는 Seaborn과 Bokeh와 어떻게 비교됩니까?
# Seaborn은 최소한의 코드로 복잡한 시각화를 만드는 데 이상적이며, Bokeh는 상호 작용적인 웹 기반 시각화를 만드는 데 가장 적합합니다. Plotly는 Seaborn과 Bokeh보다 더 정교한 도구로, 잘 설계된 도구와 API로 인터랙션하는 시각화를 만드는데 적합합니다. 그러나, 일부 사용자 지정 옵션은 복잡하고 기술적인 해결책이 필요할 수 있습니다.