Plotly와 Matplotlib의 주요 차이점은 무엇인가요?

Plotly는 인터랙티브한 플롯과 사용자 친화적인 인터페이스로 알려져 있으며, Matplotlib은 그림의 모든 측면에 대한 유연성과 제어력으로 알려져 있습니다. Plotly는 일반적으로 웹 기반 및 인터랙티브한 시각화에 더 적합하며, Matplotlib은 정확도가 높은 정적이고 복잡한 플롯을 생성하는 데 더 적합합니다.

Plotly와 Matplotlib을 함께 사용할 수 있나요?

네, Plotly와 Matplotlib은 동일한 프로젝트에서 함께 사용할 수 있습니다. Plotly는 심지어 `plotly.tools.mpl_to_plotly` 함수를 사용하여 Matplotlib 피규어를 인터랙티브한 Plotly 피규어로 변환할 수도 있습니다.

Plotly와 Matplotlib의 일부 제한 사항은 무엇인가요?

Plotly는 매우 큰 데이터 세트나 복잡한 시각화에 어려움을 겪을 수 있으며, 시각화를 렌더링하기 위해 JavaScript가 필요합니다. 반면에 Matplotlib은 종합적이고 때로는 복잡한 API로 인해 학습 곡선이 가파르습니다.

Plotly vs Matplotlib: 데이터 시각화에 더 적합한 것은?

Name: Oluwaseun Adeojo

Updated on 2023. 8. 17.

데이터 시각화는 데이터 분석 프로젝트의 중요한 구성 요소입니다. 복잡한 데이터를 이해하기 쉬운 시각적 형태로 변환하여 복잡한 패턴과 동향을 빠르게 파악할 수 있게 해줍니다. Python 에코시스템에서는 두 가지 라이브러리인 Plotly와 Matplotlib이 데이터 시각화의 선두주자로 떠오르고 있습니다. 이 글은 이 두 라이브러리의 기능, 장점, 한계에 대해 종합적으로 비교하여 어떤 라이브러리가 다양한 데이터 시각화 작업에 더 적합한지 파헤칩니다.

Plotly와 Matplotlib은 각각 강력한 도구 이지만, 서로 다른 기능과 특징을 가지고 있어 다른 종류의 작업에 적합한 기능을 제공합니다. 이러한 차이점을 이해하는 것은 데이터 시각화에 대한 적합한 도구를 선택하는 데 중요합니다. 아래 섹션에서는 이러한 라이브러리를 깊이 있는 내용으로 탐구하며, 예제와 비교를 제공하여 보다 명확한 결정을 내릴 수 있도록 도와 드리겠습니다.

Plotly란 무엇인가요?

Plotly는 현대적이고 오픈 소스인 데이터 시각화 라이브러리로, 인터랙티브하고 고품질의 그래프를 제공합니다. 사용자는 선, 막대, 파이 차트와 같은 기본적인 차트 뿐만 아니라 3D 차트, 지리적 지도, 히트맵과 같은 복잡한 차트 등 다양한 시각화를 만들 수 있습니다. Plotly의 중요한 기능 중 하나는 인터랙티브성입니다. 사용자는 데이터 포인트를 확대, 이동, 가리키거나 요소를 클릭하여 이벤트를 유발할 수 있습니다.

또한, Plotly는 매우 사용자 정의가 가능하며, 색상, 레이아웃, 글꼴, 축 등 거의 모든 측면을 수정할 수 있습니다. 게다가, Plotly는 PNG, JPEG, SVG, PDF와 같은 다양한 형식으로 시각화를 내보내는 데 넓은 범위의 포맷 지원을 제공합니다. 이를 통해 Plotly는 웹 애플리케이션과 인쇄 매체 모두에 대한 시각화를 만들기 위한 다재다능한 도구가 됩니다.

다음은 Plotly를 사용하여 선 그래프를 만드는 간단한 예시입니다:

import plotly.express as px
 
df = px.data.gapminder().query("country=='Canada'")
fig = px.line(df, x="year", y="lifeExp", title='Life expectancy in Canada')
fig.show()

이 예시에서는 Plotly Express에서 제공하는 gapminder 데이터셋을 사용하여, 생명 기대 수명에 관한 캐나다의 연도별 데이터를 보여주는 선 그래프를 만드는 것입니다.

Plotly와 Matplotlib의 차이점은 무엇인가요?

Plotly는 인터랙티브하고 사용자 정의가 가능한 시각화를 제공하는 데 초점을 맞추고, Matplotlib은 다른 접근 방식을 취합니다. Matplotlib은 Python에서 가장 오래되고 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리 중 하나입니다. 2D와 3D 모두에서 정적, 애니메이션, 인터랙티브 플롯을 생성하는 다양한 옵션을 제공합니다.

Matplotlib은 도형의 크기, dpi, 텍스트 위치, 색상, 스타일 등에 이르기까지 그림의 모든 요소에 대한 유연성과 제어력으로 잘 알려져 있습니다. 또한, Matplotlib은 다양한 인쇄용 포맷과 플랫폼 간의 인터랙티브 환경에서 높은 품질의 그림을 생성할 수 있는 능력으로도 알려져 있습니다. 그러나 이 유연성은 비용을 수반합니다: Matplotlib의 API는 초보자들에게는 복잡하고 공포스러울 수 있습니다.

반면에 Plotly의 API는 사용자 친화적이고 직관적이어서 데이터 시각화에 익숙하지 않은 사람들이나 보다 간단한 접근 방식을 선호하는 사람들에게 더 나은 선택일 수 있습니다. 그러나 이러한 간단함은 때로 Matplotlib에 비해 얻을 수 있는 수준의 사용자 정의화를 제한할 수 있습니다.

다음은 Matplotlib을 사용하여 유사한 선 그래프를 만드는 예시입니다:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
 
## 이전 Plotly 예시와 동일한 데이터를 가진 pandas DataFrame 참고
df = pd.DataFrame({
    'year': [1952, 1957, 1962, 1967, 1972, 1977, 1982, 1987, 1992, 1997, 2002, 2007],
    'lifeExp': [68.75, 69.96, 71.30, 72.13, 72.88, 74.21, 75.76, 76.86, 77.95, 78.61, 79.77, 80.65]
})
 
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(df['year'], df['lifeExp'])
plt.title('Life expectancy in Canada')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Life Expectancy')
plt.grid(True)
plt.show()

이 예시에서는 이전의 Plotly 예시와 유사하게 캐나다의 생명 기대 수명에 관한 연도별 데이터를 보여주는 선 그래프를 만드는 것입니다. 그러나 볼 수 있듯이 코드는 더 많은 구성이 필요하며, 수동 설정이 필요합니다.

데이터 시각화에 더 적합한 라이브러리: Plotly 또는 Matplotlib?

데이터 시각화에 대한 "더 좋은" 라이브러리를 결정하는 것은 대부분 사용자의 특정 요구 사항과 선호도에 따라 달라집니다. Plotly와 Matplotlib 모두 각자의 장점이 있으며 다른 유형의 작업에 효과적으로 사용될 수 있습니다.

Plotly는 인터랙티브하고 웹 기반 시각화를 만들 때 빛을 발합니다. 사용자 친화적인 API와 높은 수준의 사용자 정의화 기능을 통해 웹 애플리케이션용 시각적으로 매력적이고 인터랙티브한 차트를 만드는 데 좋은 선택지입니다. 게다가, Plotly는 대형 데이터셋을 효율적으로 처리할 수 있는 능력과 PNG, JPEG, SVG, PDF와 같은 다양한 내보내기 형식을 지원하는 기능을 가지고 있어 데이터 탐색 및 프레젠테이션 양쪽에 대해 다재다능한 도구가 됩니다.

반면에 Matplotlib은 정적이고 복잡한 그림을 높은 정확성으로 만들어내는 데 능숙합니다. 그림의 모든 측면에 대한 포장된 제어력과 API의 포괄성은 Matplotlib를 출판 품질의 시각화를 위한 주요 라이브러리로 만들어줍니다. 게다가, Matplotlib의 다양한 지원되는 플롯 유형과 NumPy, Pandas와 같은 다른 Python 라이브러리와의 통합은 과학적 컴퓨팅 및 기술적 응용 분야에서 강력한 도구로서의 Matplotlib을 만들어줍니다.

Matplotlib와 Plotly 이외의 다른 대안: PyGWalker

PyGWalker (피그워커)는 "Python 바인딩 그래픽 워커"의 약자로, Graphic Walker (opens in a new tab)와 Jupyter Notebook(또는 다른 jupyter 기반 노트북)을 결합시킨 독특한 포트망토입니다. 데이터 과학자들은 이제 Python 코드 대신에 직관적인 드래그 앤 드롭 방식으로 데이터 시각화를 구축할 수 있습니다!

지금 구글 Colab (opens in a new tab), Kaggle Code (opens in a new tab), (opens in a new tab) 또는 Graphic Walker Online Demo (opens in a new tab)에서 PyGWalker를 바로 시도해 볼 수 있습니다!

이제 PyGWalker를 빠르게 시작하는 방법을 살펴보겠습니다:

PyGWalker 설정

시작하기 전에 명령 프롬프트를 통해 pip 또는 conda를 사용하여 필요한 패키지를 설치해야 합니다. Pip 사용: PygWalker를 설치하려면 다음 명령을 실행하면 됩니다.

pip install pygwalker

최신 릴리스와 버전을 최신으로 유지하려면 다음 명령을 실행해 보세요.

pip install pygwalker --upgrade

또는 다음 명령을 사용하여 최신 기능과 버그 수정을 얻을 수 있습니다.

pip install pygwalker --upgrade --pre

Conda-forge 사용:

conda-forge를 통해 PygWalker를 설치하려면 다음 중 하나를 실행하면 됩니다.

conda install -c conda-forge pygwalker

또는

mamba install -c conda-forge pygwalker

자세한 도움말은 conda-forge feedstock을 확인하십시오.

PyGWalker 실행

PygWalker를 설치한 후 Jupyter Notebook에서 사용할 수 있도록 pandas 및 PygWalker를 가져올 수 있습니다.

import pandas as pd
import pygwalker as pyg

PygWalker는 기존의 작업 흐름에 매끄럽게 통합됩니다. 예를 들어 데이터프레임으로 Graphic Walker를 호출하려면 pandas를 사용하여 데이터를로드 한 다음 다음과 같이 실행할 수 있습니다.

df = pd.read_csv('./bike_sharing_dc.csv', parse_dates=['date'])
gwalker = pyg.walk(df)

polars를 사용하는 경우 (버전 pygwalker>=0.1.4.7a0), 다음과 같이 PygWalker를 사용할 수도 있습니다.

import polars as pl
df = pl.read_csv('./bike_sharing_dc.csv',try_parse_dates = True)
gwalker = pyg.walk(df)

더 큰 유연성을 위해 Binder (opens in a new tab), 구글 Colab (opens in a new tab), 또는 Kaggle Code (opens in a new tab)를 통해 PygWalker를 온라인으로 시도해 볼 수도 있습니다.

이제 드래그 앤 드롭으로 변수를 사용하여 데이터를 분석하고 시각화할 수 있는 Tableau와 유사한 사용자 인터페이스를 사용할 수 있습니다. 테이블과 유사한 UI를 갖춘 PyGWalker

각 라이브러리를 사용할 때 어떤 제한 사항이 있을까요?

Plotly와 Matplotlib은 모든 도구와 마찬가지로 제한 사항이 있습니다. Plotly의 주요 제한 사항 중 하나는 대규모 데이터셋의 성능입니다. Plotly는 대부분의 다른 시각화 라이브러리보다 대규모 데이터셋을 더 효율적으로 처리할 수 있지만, 매우 큰 데이터셋이나 복잡한 시각화의 경우 렌더링 속도가 느려질 수 있습니다.

Plotly의 또 다른 제한 사항은 렌더링을 위해 JavaScript에 의존하고 있다는 것입니다. 즉, 사용자는 Plotly 시각화를 보려면 브라우저에서 JavaScript를 활성화해야 합니다. 대부분의 현대적인 웹 브라우저에서는 이러한 문제가 없지만, 오래된 브라우저를 사용하거나 보안상의 이유로 JavaScript를 비활성화한 사용자에게는 문제가 될 수 있습니다.

반면에 Matplotlib은 포괄적이고 때로는 복잡한 API로 인해 전문성이 필요합니다. 이는 사용자에게 시각화에 대한 높은 수준의 제어를 제공하지만, 초보자가 라이브러리를 시작하기 어렵게 만들 수도 있습니다. 게다가 Matplotlib의 정적이고 복잡한 플롯에 초점을 맞춘 것은 웹 기반 애플리케이션에 대한 Plotly의 매력적인 대화형 기능 중 일부를 제공하지 못하는 단점이 있습니다.

Plotly와 Matplotlib을 함께 사용할 수 있을까요?

네, Plotly와 Matplotlib을 동일한 프로젝트에서 함께 사용할 수 있습니다. 사실, Plotly는 plotly.tools.mpl_to_plotly 함수를 사용하여 Matplotlib 피규어를 대화형 Plotly 피규어로 변환할 수도 있습니다. 이를 통해 사용자는 Matplotlib을 사용하여 복잡한 정적 플롯을 그린 후 Plotly를 사용하여 대화형 및 웹 기반 시각화를 최적으로 활용할 수 있습니다.

아래는 Matplotlib 피규어를 Plotly 피규어로 변환하는 예입니다:

import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.tools as tls
 
## 간단한 Matplotlib 피규어 생성
plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5])
 
## 피규어를 Plotly 피규어로 변환
plotly_fig = tls.mpl_to_plotly(plt.gcf())
plotly_fig.show()

이 예에서는 먼저 Matplotlib을 사용하여 간단한 선 그래프를 생성합니다. 그런 다음 plotly.tools 모듈의 mpl_to_plotly 함수를 사용하여 이 피규어를 Plotly 피규어로 변환합니다. 변환된 피규어는 원래의 Matplotlib 피규어의 모습과 느낌을 유지하면서 대화형 Plotly 피규어입니다.

Plotly와 Matplotlib을 다른 라이브러리와 비교해보자

Plotly와 Matplotlib은 파이썬에서 가장 인기 있는 데이터 시각화 라이브러리 중 두 가지에 불과합니다. 그러나 그들은 유일한 옵션이 아닙니다. 다른 많은 라이브러리가 다른 기능과 능력을 제공합니다. 그중 하나가 Matplotlib를 기반으로하는 Seaborn입니다. Seaborn은 Matplotlib을 기반으로하여 통계적 그래프를 만들기 위한 고수준 인터페이스를 제공합니다.

Seaborn은 numpy 및 pandas 데이터 구조 및 scipy 및 statsmodels에서 제공하는 통계 기능을 지원하여 PyData 스택과 원활하게 통합됩니다. 또한 matplotlib 그래픽을 스타일링하기 위한 기본 테마가 내장되어 있습니다. Plotly만큼의 대화형 기능은 제공하지 않지만, Seaborn은 더 적은 코드로 복잡한 통계적 시각화를 생성하는 데 능숙합니다.

결론

결론적으로, Plotly와 Matplotlib은 Python에서 데이터 시각화에 강력한 도구입니다. 어떤 것을 선택할지는 프로젝트의 특정 요구 사항과 개인적인 선호도에 따라 다릅니다. 각 라이브러리의 장점과 한계를 이해하여, 정보를 근거로 결정을 내리고 필요에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있습니다. 웹 애플리케이션을 위한 간단한 선 차트에서 과학 논문을 위한 복잡한 3D 플롯까지, 여러분의 필요에 완벽히 맞는 Python 라이브러리가 있습니다.

FAQ

Plotly와 Matplotlib의 주요 차이점은 무엇인가요? Plotly는 인터랙티브한 플롯과 사용자 친화적인 인터페이스로 알려져 있으며, Matplotlib은 그림의 모든 측면에 대한 유연성과 제어력으로 알려져 있습니다. Plotly는 일반적으로 웹 기반 및 인터랙티브한 시각화에 더 적합하며, Matplotlib은 정확도가 높은 정적이고 복잡한 플롯을 생성하는 데 더 적합합니다.
Plotly와 Matplotlib을 함께 사용할 수 있나요? 네, Plotly와 Matplotlib은 동일한 프로젝트에서 함께 사용할 수 있습니다. Plotly는 심지어 plotly.tools.mpl_to_plotly 함수를 사용하여 Matplotlib 피규어를 인터랙티브한 Plotly 피규어로 변환할 수도 있습니다.
Plotly와 Matplotlib의 일부 제한 사항은 무엇인가요? Plotly는 매우 큰 데이터 세트나 복잡한 시각화에 어려움을 겪을 수 있으며, 시각화를 렌더링하기 위해 JavaScript가 필요합니다. 반면에 Matplotlib은 종합적이고 때로는 복잡한 API로 인해 학습 곡선이 가파르습니다.