Python 시각화에 가장 자주 사용되는 도구는 무엇입니까?

Matplotlib

Matplotlib는 고품질의 꺾은선형 차트, 분산형 차트, 세로 막대형 차트, 막대형 차트 등을 그릴 수 있는 Python용 그리기 라이브러리입니다. 이는 또한 다른 많은 시각화 라이브러리의 기초이기도 합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

Seaborn

Seaborn은 Matplotlib 기반의 Python 데이터 시각화 라이브러리로, 히트 맵, 바이올린 플롯, 오류 막대가 있는 선 차트 등과 같은 통계 그래픽을 그리는 데 특별히 사용됩니다.

import seaborn as sns
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=df)

Plotly

Plotly는 고품질 선 차트, 산점도, 3D 그래픽 등을 그릴 수 있는 대화형 데이터 시각화 라이브러리입니다. Python, R, JavaScript 등과 같은 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다.

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y))
fig.show()

Bokeh

Bokeh는 Python, R, JavaScript 등과 같은 여러 프로그래밍 언어도 지원하는 대화형 데이터 시각화 라이브러리입니다. 고품질의 꺾은선형 차트, 분산형 차트, 기둥형 차트, 막대형 차트 등을 그릴 수 있습니다.

from bokeh.plotting import figure, show
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

p = figure(title='Sine Wave')
p.line(x, y, legend_label='Sine')
show(p)

Altair

Altair는 고품질의 선 차트, 산점도, 히스토그램 등을 빠르고 쉽게 그릴 수 있는 Vega-Lite 기반 Python 시각화 라이브러리입니다.

import altair as alt
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

alt.Chart(df).mark_bar().encode(
    x='year',
    y='sales',
    color='region'
)

ggplot

ggplot은 R 언어의 ggplot2 라이브러리를 기반으로 하는 Python 시각화 라이브러리로, 고품질 산점도, 히스토그램, 상자 그림 등을 그릴 수 있습니다.

from ggplot import *
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

ggplot(df, aes(x='date', y='value', color='variable')) + \
    geom_line() + \
    theme_bw()

Holoviews

Holoviews는 대화형 데이터 시각화를 생성할 수 있고 선 차트, 산점도, 막대 차트, 열 지도 등과 같은 여러 유형의 시각화 그래픽을 지원하는 Python 시각화 라이브러리입니다.

import holoviews as hv
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

hv.extension('bokeh')
hv.Curve((x, y))

Plotnine

Plotnine은 Python의 ggplot2 라이브러리를 기반으로 하는 시각화 라이브러리로, 산점도, 히스토그램, 선 그래프 등과 같은 고품질 데이터 시각화 그래픽을 만들 수 있습니다.

from plotnine import *
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

(ggplot(df, aes(x='year', y='sales', fill='region')) +
 geom_bar(stat='identity', position='dodge'))

Wordcloud

Wordcloud는 텍스트에서 자주 발생하는 단어를 그래픽으로 표시할 수 있는 워드 클라우드를 생성하기 위한 Python 라이브러리입니다.

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

text = "Python is a high-level programming language"

wordcloud = WordCloud().generate(text)

plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

Networkx

Networkx는 복잡한 네트워크를 생성, 조작 및 시각화하기 위한 Python 라이브러리입니다. 방향성 그래프, 무방향성 그래프, 가중치 그래프 등과 같은 다양한 유형의 네트워크 구조 생성을 지원합니다.

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