파이썬을 활용하여 데이터 분석을 하다 보면 시각화가 필요할 때가 있다. 그럴 때 matplotlib, seaborn 등 다양한 시각화 라이브러리를 사용하여 데이터를 나타내고 인사이트를 얻을 수가 있다.
이번 글에는 시각화 라이브러리의 종류와 무료 학습자료를 정리해서 공유해 보려고 합니다. ^^

matplotlib 라이브러리

Matplotlib는 Python 프로그래밍 언어 및 수학적 확장 NumPy 라이브러리를 활용한 플로팅 라이브러리입니다.

공식홈페이지 링크: https://matplotlib.org/

아래 스샷 처럼 cheet sheets 도 제공 되고 있습니다. cheet sheets란 주요 라이브러리 기능 요약집 같은 겁니다. ^^

matplotlib 라이브러리 무료 학습 링크: https://youtu.be/5DfACSYgP0U

seaborn 라이브러리

Seaborn은 matplotlib 를 기반으로 하는 Python 데이터 시각화 라이브러리입니다 . 매력적이고 유익한 통계 그래픽을 그리기 위한 고급 인터페이스를 제공합니다.

공식홈페이지 링크: https://seaborn.pydata.org/index.html

seaborn 라이브러리 무료 학습 링크: https://youtu.be/gWhwAY5Q9Ec

plotly 라이브러리

plotlyPython 라이브러리 는 다양한 통계, 재무, 지리, 과학 및 3차원 사용 사례를 다루는 40개 이상의 고유한 차트 유형을 지원 하는 대화형 오픈 소스 플로팅 라이브러리입니다.

공식홈페이지 링크: https://plotly.com/python/

plotly 라이브러리 무료 학습 링크: https://youtu.be/i-xbj0owgEE

matplotlib vs seaborn vs plotly 라이브러리 비교

Matplotlib vs seaborn

Matplotlib 는 지속적으로 개발되고 있는 인기 있는 플로팅 패키지입니다. 수많은 렌더링 백엔드를 제공하고 장황한 구문을 사용하여 플롯에 높은 수준의 유연성과 사용자 정의 가능성을 제공합니다.

seaborn 은 Matplotlib 위에 구축된 Python 플로팅 라이브러리입니다. Matplotlib보다 더 보기 좋은 스타일 기본값으로 데이터 세트를 빠르게 시각화하는 간결하지만 제한된 접근 방식을 허용합니다.

고도로 맞춤화된 플롯을 생성하거나 seaborn 뒤에 있는 플로팅 도구를 배우려는 경우 Matplotlib를 고려하십시오.

간결한 코드를 작성하고 더 짧은 시간에 더 매력적인 기본 스타일로 플롯(특히 통계 플롯)을 생성하려면 seaborn을 고려하십시오.

Matplotlib 대 Plotly

Matplotlib 는 Python 내에서 시각화를 생성하기 위한 오픈 소스 플로팅 라이브러리입니다. 초기 탐색적 분석이나 최소한의 그래프 디자인에 가장 적합합니다. Matplotlib도 MATLAB과 유사하도록 설계되었습니다.

Plotly 는 대부분 오픈 소스 데이터 분석 및 시각화 도구입니다(일부 비공개 소스 제품 및 서비스 포함). 웹 브라우저용 대화형 차트를 생성하고 Python, Julia, R 및 MATLAB과 같은 여러 언어를 지원합니다.

완전한 오픈 소스 패키지를 원하거나 MATLAB과 유사한 인터페이스를 찾고 있거나 MATLAB에서 전환하는 경우 Matplotlib를 고려하십시오.

일부 폐쇄 소스 패키지가 마음에 들지 않거나 웹에 대화형 데이터 시각화를 표시하려는 경우 Plotly를 고려하십시오. Python 이외의 다른 프로그래밍 언어를 사용하는 경우 Plotly의 그래프 라이브러리가 더 나은 옵션입니다.

3개의 라이브러리 모두 좋은 시각화 툴입니다. 각자의 특색에 맞게 선택하여서 사용을 한다면 데이터 에서 좋은 내용들을 시각적으로 표시 할 수 있습니다.

matplotlib vs seaborn vs plotly 라이브러리 비교 분석글 참초 링크:
https://towardsdatascience.com/matplotlib-vs-seaborn-vs-plotly-f2b79f5bddb,

https://ritza.co/articles/matplotlib-vs-seaborn-vs-plotly-vs-MATLAB-vs-ggplot2-vs-pandas/

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