이 장에서는 Matplotlib 시각화 라이브러리를 소개하고 데이터를 사용해 활용하는 방법을 보여 드립니다.

Matplotlib으로 시작하는 데이터 시각화 소개

matplotlib.pyplot 인터페이스 사용하기

Axes 객체에 데이터 추가하기

플롯 사용자 지정하기

데이터 표시 형태 커스터마이즈하기

축 레이블 사용자 지정과 제목 추가

스몰 멀티플

서브플롯 그리드 만들기

plt.subplots로 스몰 멀티플 만들기

y축을 공유하는 스몰 멀티플

Matplotlib 소개

시계열 데이터는 시간에 따라 기록된 데이터입니다. 이런 유형의 데이터를 시각화하면 추세를 명확히 하고 데이터 간의 관계를 파악하는 데 도움이 됩니다.

시계열 데이터 그리기

시간 인덱스로 데이터 읽기

시간 인덱스로 부분 확대하기

서로 다른 변수로 시계열 그리기

두 변수를 함께 그리기

시계열 데이터를 그리는 함수 정의하기

플로팅 함수 사용하기

시계열 데이터에 주석 달기

시계열 그래프에 주석 달기

시계열 그래프: 모두 종합하기

시계열 플로팅

시각화는 데이터를 정량적으로 비교하는 데 사용할 수 있습니다. 이 장에서는 정량적 시각화를 위한 여러 방법을 설명합니다.

정량 비교: 막대 차트

막대 그래프

누적 막대차트

정량 비교: 히스토그램

히스토그램 만들기

"Step" 히스토그램

통계적 플로팅

막대 그래프에 오차 막대 추가하기

플롯에 오류 막대(error-bar) 추가하기

상자그림(Boxplot) 만들기

정량 비교: 산점도

간단한 산점도

색으로 시간 인코딩하기

정량 비교와 통계 시각화

이 장에서는 시각화를 다른 사람과 공유하는 방법을 다룹니다. 그림을 파일로 저장하는 법, 모양과 느낌을 조정하는 법, 입력 데이터에 따라 자동으로 생성하는 법을 살펴봅니다.

다른 사람과 공유할 수 있도록 그림 준비하기

인쇄용 스타일 선택하기

스타일 전환하기

시각화 저장하기

파일을 여러 번 저장하기

다양한 크기로 도형 저장하기

데이터로부터 도표 자동 생성

열의 고유값 확인하기

시각화 자동화하기

다음으로 무엇을 하면 좋을까요?

시각화 결과 공유하기

Seattle weather

Austin weather

Climate data

Medals by country

Medalist weights

그래프와 도표로 데이터를 시각화하면 데이터에 숨어 있는 패턴을 드러내고 인사이트를 얻을 수 있어요. 좋은 시각화는 다른 사람에게 데이터를 효과적으로 전달하는 데에도 도움이 되어, 데이터 분석가와 데이터 소비자 모두에게 유용합니다. 이 강의에서는 강력한 Python 데이터 시각화 라이브러리인 Matplotlib 사용법을 배웁니다. Matplotlib은 다양한 종류의 데이터셋을 풍부하게 표현할 수 있는 구성 요소를 제공합니다. 서로 다른 유형의 데이터를 어떻게 시각화하는지, 그리고 이러한 시각화를 어떻게 사용자 지정하고, 자동화하고, 공유하는지 살펴봅니다.

동영상에는 실시간 자막이 포함되어 있으며, 동영상 왼쪽 하단의 "Show transcript"를 클릭해 표시할 수 있어요.
강의 용어집은 오른쪽의 리소스 섹션에서 확인할 수 있습니다.
CPE 학점을 받으려면 강의를 완료하고 자격 평가에서 70% 이상을 획득해야 합니다. 오른쪽의 CPE 크레딧 안내를 클릭하면 평가로 이동할 수 있어요.

Introduction to Python

Matplotlib을 사용하여 데이터 시각화를 만들고, 맞춤화하며 공유하는 방법을 배우세요.

Matplotlib으로 시작하는 데이터 시각화

Matplotlib을 사용하여 데이터 시각화를 생성, 맞춤 설정 및 공유하는 방법을 알아보세요.

Matplotlib으로 시작하는 데이터 시각화 소개

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