Seaborn vs. Matplotlib: A Comparative Analysis
Introduction
파이썬에서 데이터 시각화를 할 때 주로 사용되는 두 가지 라이브러리가 있다: Seaborn과 Matplotlib. 두 라이브러리 모두 다양한 플롯과 차트를 생성하는데 강력한 도구이지만, 각자 나름의 강점과 약점을 가지고 있다. 이 블로그 포스트에서는 사용의 용이성, 커스터마이징, 그리고 미학적 요소라는 세 가지 중요한 측면에 대해 Seaborn과 Matplotlib을 비교 분석해본다.
Ease of Use
사용의 용이성 측면에서 보면, Seaborn이 자주 우위를 점한다. Seaborn은 Matplotlib 위에 구축되어 있고, 매력적이고 유익한 통계 그래픽을 그리기 위한 고수준 인터페이스를 제공한다. 이는 몇 줄의 코드만으로 복잡한 플롯을 생성할 수 있음을 의미하며, 사용자는 기저의 복잡한 사항들에 대해 걱정할 필요가 없다. 예를 들어, 선형 회귀를 포함한 산점도를 Seaborn에서 생성하는 것은 한 줄로 가능하지만, Matplotlib에서는 더 많은 코딩이 필요하다. 따라서 초심자나 빠른 시각화가 필요한 사람들에게 Seaborn은 더 간단하고 효율적인 경험을 제공한다.
흥미롭게도, ChatGPT의 코드 인터프리터와 같은 AI 도구도 시각화가 간단할 때는 Seaborn을 먼저 사용하는 경향이 있다. 하지만 요구 사항이 더욱 복잡해지면, 광범위한 커스터마이징 기능을 활용하기 위해 Matplotlib로 전환하는 경우가 많다.
Customization
광범위한 커스터마이징이 필요하다면 Matplotlib이 주로 사용된다. Seaborn이 많은 작업을 단순화하지만, 특정 플롯의 세부 사항을 미세 조정하는 데 있어 때때로 제약이 될 수 있다. 반면, Matplotlib는 그림의 모든 측면을 세밀하게 제어할 수 있는 능력을 제공한다. 눈금의 위치 조정부터 범례와 주석의 가장 세부적인 부분까지 조정할 수 있는 Matplotlib의 유연성은 비할 데 없다. 고도로 커스터마이징된 출판 품질의 비주얼을 생성해야 하는 사용자들에게 Matplotlib이 종종 선호된다.
Aesthetics
미학적 요소는 데이터 시각화에서 중요한 역할을 하며, 여기서 Seaborn이 빛난다. Seaborn은 다양한 내장 테마와 색상 팔레트를 제공하여 시각적으로 매력적인 플롯을 쉽게 만들 수 있도록 한다. 이러한 미학적 요소는 조화롭게 디자인되어 다양한 종류의 플롯에 쉽게 적용할 수 있다. 반면, Matplotlib은 높은 커스터마이징이 가능하지만 동일한 시각적 매력을 얻기 위해 더 많은 노력이 필요하다. 사용자는 색상, 스타일, 테마 등을 수동으로 조정해야 Seaborn이 기본적으로 제공하는 우아함을 달성할 수 있다. 데이터의 시각적 영향력을 우선시하는 사람들에게 Seaborn은 아름다운 그래픽을 더 쉽게 제공한다.
Popularity and Community Support
Open Data Analytic의 Rank Review 2023년 파이썬에서 성장하고 있는 상위 10개 데이터 시각화 라이브러리 (opens in a new tab)에 따르면
Seaborn의 사용의 용이성과 미학적 매력에도 불구하고, Matplotlib이 여전히 더 인기가 많다. 최근 데이터에 따르면, 2023년 GitHub에서 Matplotlib은 1821개 이상의 별점을 받은 반면, Seaborn은 1111개 이상의 별점을 받았다. 이는 Seaborn이 주목받고는 있지만, Matplotlib의 광범위한 커뮤니티와 오랜 명성이 여전히 많은 사람들에게 선호되는 이유임을 나타낸다.
Emerging Trends
Seaborn과 Matplotlib이 데이터 시각화 분야에서 주류로 남아 있는 동안, 새로운 도구들도 인기를 얻고 있다. 특히, PyGWalker은 2023년에 9000개 이상의 별점을 받으면서 사용하기 쉽고 인터랙티브한 데이터 도구에 대한 관심이 증가하고 있음을 보여준다. 파이썬에서 데이터 시각화를 시작하는 초보자들은 PyGWalker을 탐구해보는 것이 유용할 수 있다.
Conclusion
요약하자면, Seaborn과 Matplotlib 모두 각각 고유한 장점을 가지고 있으며 다양한 요구에 적합하다. Seaborn은 사용의 용이성과 미학적 요소에서 뛰어나며, 빠르고 아름다운 시각화에 이상적이다. Matplotlib은 광범위한 커스터마이징 옵션을 제공하여 세부적인 제어가 필요한 플롯을 만드는 데 여전히 선호된다. 각 라이브러리의 강점을 이해함으로써 사용자는 특정 데이터 시각화 요구에 맞는 도구를 선택할 수 있다. 추가적으로, PyGWalker과 같은 새롭게 떠오르는 라이브러리를 탐구하면 인터랙티브하고 매력적인 시각화를 만드는 새로운 길을 열어줄 수 있다.
References
Top 10 growing data visualization libraries in Python in 2023 (opens in a new tab)