Python에서 Matplotlib 그래프 기본 코드 예시

최근 데이터 시각화의 중요성이 강조되면서, 파이썬을 사용하는 개발자와 데이터 분석가들에게 필수적인 도구로 자리잡은 라이브러리가 바로 Matplotlib입니다. 이 글에서는 Matplotlib의 기본 사용법을 소개하고, 여러 그래프 예시를 통해 시각화의 기초를 다져보도록 하겠습니다.

Matplotlib 설치하기

Matplotlib를 사용하기 위해서는 먼저 해당 라이브러리를 설치해야 합니다. 파이썬 패키지 관리자(pip)를 통해 간편하게 설치할 수 있으며, 아래와 같은 명령어를 사용하면 됩니다.

pip install matplotlib

Matplotlib의 기본 사용 방법

Matplotlib는 데이터 시각화를 위한 강력한 그래픽 툴로, 다양한 그래프를 생성할 수 있는 기능을 제공합니다. 기본적으로 pyplot 모듈을 활용하여 쉽게 그래프를 그릴 수 있습니다.

간단한 꺾은 선 그래프 그리기

아래의 코드는 기본적인 꺾은 선 그래프를 생성하는 예제입니다.


import matplotlib.pyplot as plt
# 데이터 정의
x = [0, 1, 2, 3, 4] # x축 데이터
y = [4, 1, 3, 5, 2] # y축 데이터
# 그래프 그리기
plt.plot(x, y)
# 그래프 표시
plt.show()


위 코드를 실행하면 주어진 x와 y값에 따라 간단한 꺾은 선형 그래프가 그려진 화면을 확인할 수 있습니다.

여러 꺾은 선 그래프 그리기

두 개 이상의 그래프를 한 화면에 동시에 표시할 수 있습니다.


import matplotlib.pyplot as plt
# 데이터 설정
x = [0, 1, 2, 3, 4]
y1 = [4, 1, 3, 5, 2]
y2 = [0, 8, 5, 3, 1]
# 꺾은 선 그래프 그리기
plt.plot(x, y1, label='첫 번째 그래프')
plt.plot(x, y2, label='두 번째 그래프')
# 범례 추가
plt.legend()
# 그래프 표시
plt.show()


위의 예제는 두 개의 꺾은 선형 그래프를 그리는 코드로, plt.legend() 함수를 통해 각 선의 설명을 추가할 수 있습니다.

그래프 꾸미기

시각적 효과를 높이기 위해 그래프에 다양한 스타일을 적용할 수 있습니다.

선 스타일과 마커 추가하기

선의 스타일과 마커를 조정하는 방법은 다음과 같습니다.


import matplotlib.pyplot as plt
# 데이터 설정 및 꾸미기
x = [0, 1, 2, 3, 4]
y = [1, 2, 3, 4, 5]
# 선 스타일과 마커 설정
plt.plot(x, y, linestyle='--', color='r', marker='o', label='커스터마이징된 그래프')
plt.legend()
# 그래프 표시
plt.show()


위 코드에서는 선의 스타일을 점선으로 설정하고, 마커를 원형으로 지정하여 그래프를 꾸며주었습니다.

축 레이블 및 타이틀 추가하기

그래프의 가독성을 높이기 위해 축 레이블과 타이틀을 추가할 수 있습니다.


import matplotlib.pyplot as plt
# 데이터 설정
x = [0, 1, 2, 3, 4]
y = [1, 2, 3, 4, 5]
# 그래프 그리기
plt.plot(x, y)
# 타이틀 및 축 레이블 추가
plt.title('꺾은 선 그래프 예시')
plt.xlabel('X축 레이블')
plt.ylabel('Y축 레이블')
# 그래프 표시
plt.show()


위의 코드를 통해 그래프에 제목과 축 레이블을 추가하여, 사용자에게 좀 더 명확한 정보를 전달할 수 있습니다.

막대 그래프 그리기

막대 그래프는 카테고리별 데이터를 비교할 때 유용합니다. 아래는 막대 그래프를 그리는 예입니다.


import matplotlib.pyplot as plt
# 데이터 설정
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [3, 7, 5, 6]
# 막대 그래프 그리기
plt.bar(categories, values)
# 타이틀 및 레이블 설정
plt.title('막대 그래프 예시')
plt.xlabel('카테고리')
plt.ylabel('값')
# 그래프 표시
plt.show()


이 코드를 통해 각각의 카테고리에 대한 값이 시각적으로 잘 나타나는 막대 그래프를 확인할 수 있습니다.

산점도 그리기

산점도는 두 변수 간의 관계를 이해하는 데 유용합니다.


import matplotlib.pyplot as plt
# 데이터 설정
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
y = [6, 4, 1, 2, 7, 5]
# 산점도 그리기
plt.scatter(x, y)
# 타이틀 및 레이블 설정
plt.title('산점도 예시')
plt.xlabel('X값')
plt.ylabel('Y값')
# 그래프 표시
plt.show()


위 코드를 실행하면 각 점이 x와 y 관계를 명확하게 보여주는 산점도를 생성할 수 있습니다.

마무리

이와 같이 Matplotlib을 활용하여 다양한 유형의 그래프를 손쉽게 그리고, 이를 통해 데이터를 시각적으로 분석하는 것이 가능합니다. 본 포스트에서 다룬 기법들을 바탕으로 여러분의 데이터 분석 작업에 활용해 보시기 바랍니다.

Matplotlib는 단순한 그래프 생성 외에도 고급 기능을 제공하여 더욱 정교한 시각화가 가능합니다. 여러분의 창의력을 발휘해 다양한 예제를 실험해 보시기 바랍니다!

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