📊 데이터 시각화에서 plt.vlines()의 6가지 흔한 활용 예시
파이썬에서 시계열 데이터, 히스토그램 또는 사용자 정의 플롯을 작업할 때, **matplotlib.pyplot.vlines()**는 예상외로 유용하게 쓰일 수 있습니다. 이 간단한 함수는 수직선을 그리며, 창의적으로 활용하면 차트를 더 표현력 있고 읽기 쉬우며 의미 있게 만들 수 있습니다.
이 포스트에서는 “선 그리기” 그 이상인 plt.vlines()의 여섯 가지 실용적 활용 사례를 소개하며, 각각의 사례에는 여러분이 데이터 과학 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 예제도 포함되어 있습니다.
1. 🔴 특정 X 값 강조하기
특정 X 축 값을 강조하고 싶을 때, 예를 들면 임계값, 판단 기준 또는 이정표 등을 표시할 수 있습니다.
plt.vlines(x=5, ymin=-1, ymax=1, color='red', linestyle='--')
이것은 모델의 컷오프 점수 또는 이벤트 시점과 같이 중요한 지점을 표시하는 데 적합합니다.
2. 🟠 시계열 데이터의 이벤트 주석 추가
시계열 데이터에는 중요한 이벤트(예: 급증, 장애 또는 변화)가 자주 발생하며, 이들을 특별히 표시할 필요가 있습니다.
event_times = [10, 20, 35]
plt.vlines(event_times, ymin=min(data), ymax=max(data), color='orange', linestyle='--')
이렇게 하면 관찰자가 핵심 순간이 언제였는지 즉시 인식할 수 있습니다.
3. 🔵 수작업으로 줄기 그림 그리기
줄기 플롯은 수직선을 통해 개별 값을 시각화하는 방법으로, vlines를 활용하면 유사한 스타일을 쉽게 재현할 수 있습니다.
plt.vlines(x, 0, y, colors='blue')
plt.plot(x, y, 'o')
이 방법은 이산 신호 또는 원시 숫자 데이터를 시각화할 때 유용합니다.
4. ⚪ 커스텀 수직 격자선
특정 x값에만 격자선을 넣고 싶을 때 vlines의 정밀도를 활용할 수 있습니다.
grid_positions = [2, 4, 6, 8]
plt.vlines(grid_positions, ymin=-1.2, ymax=1.2, linestyle='dotted')
x축이 균등하게 배치되지 않았거나, 자동 틱이 적합하지 않을 때 유용합니다.
5. 🟣 반복선으로 구역 음영 처리하기
차트를 여러 시각적 구역으로 나누어, 서로 다른 시간 범위 또는 구간을 표시할 수 있습니다.
for x in range(0, 100, 10):
plt.vlines(x, ymin=-1, ymax=1, color='lightgray')
비즈니스 주기, 실험 단계 등을 강조하는 데 적합합니다.
6. 🟢 히스토그램에 통계적 지표 보여주기
중앙값, 사분위수 또는 기타 통계적 기준선을 추가할 수도 있습니다.
plt.vlines([q1, median, q3], ymin=0, ymax=30, linestyles='dashed')
이렇게 하면 히스토그램이 훨씬 정보 전달력이 높아지고, 보고서나 대시보드에서 유용하게 활용됩니다.
🔚 마무리
plt.vlines()는 단순히 선을 그리는 것 이상의 역할을 합니다 — 차트의 명확성과 내러티브를 향상시키는 매우 유용한 도구입니다. 시계열 분석, 임계값 강조, 분포 시각화 등 어떤 작업이든 수직선은 여러분에게 제어와 유연성을 제공합니다.
다음 차트에 vlines를 추가해서 플롯의 가독성을 얼마나 높일 수 있는지 경험해 보세요.