[10.1 - 시각화를 시작하며 - 맷플롯립과 시본 개요]

• 맷플롯립(Matplotlib): 파이썬 시각화에 큰 공헌을 한 시각화 라이브러리로 다른 시각화 라이브러리에 많은 영향을 미쳤으며, 여전히 파이썬 세계에서 시각화를 위해서 가장 많이 쓰인다. 하지만 직관적이지 못한 개발 API로 인해서 시각화 코딩에 익숙해지는데 많은 시간이 필요하며, 차트의 축 이름, 차트 타이틀, 범례 등의 부가적인 속성까지 속성을 해주야 하는 불편함이 있다.

• 시본(Seaborn): 맷플롯립보다 쉬운 구현, 수려한 시각화, 그리고 편리한 판다스와의 연동을 특징으로 한다. 시본은 맷플롯릿을 기반으로 하고 있지만, 맷플롯립보다 상대적으로 적은 양의 코딩으로도 보다 수려한 시각화 플롯을 제공한다. 또한 판다스의 칼럼명을 기반으로 자동으로 축 이름을 설정하는 등 편리한 연동 기능을 가지고 있다.

[10.2 - 맷플롯립]

<Figure와 Axes이해>

Figure: 그림을 그리기 위한 캔버스의 역할, 그림판의 크기 조절, 최종적으로 화면에 나타내는 역할

Axes: 실제 그림을 그리는 메서드, X축, Y축, 범례 등의 속성을 설정

fig, ax = plt.subplots(figsize = (4,4))

ax.plot([1,2,3],[2,4,6])
ax.set_title('Hello plot')
plt.show()

• 개별 subplot은 하나의 Axes를 가지게 된다
• fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrow=1, ncols=2, figsize=(6,3))
• 위와 같이 사용하면 두개의 subplots, 즉 두개의 Axes를 생성하되 열 방향으로 두개를 배치하게 된다.

<numpym pandas 활용해서 dataframe/series 그래프 그리기>

import pandas as pd 
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'x_value':[1, 2, 3, 4],
                   'y_value':[2, 4, 6, 8]})
plt.plot(df['X_value'], dr['y_value'])