[Python]파이썬으로 막대그래프 그리기: Matplotlib 기초부터 실전 예제까지

안녕하세요, 파이썬 사용자 여러분! 데이터 시각화는 분석 결과를 이해하고 공유하는 데 있어 중요한 역할을 합니다. 오늘은 데이터 시각화의 가장 기본적인 도구 중 하나인 막대그래프(bar plot)를 파이썬의 Matplotlib 라이브러리를 이용해 그리는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 글에서는 기본적인 막대그래프부터 그룹화된 막대그래프, 수평 막대그래프 등 다양한 형태의 막대그래프를 그리는 방법까지 설명하겠습니다.

1. Matplotlib이란?

Matplotlib는 파이썬에서 데이터를 차트나 플롯으로 시각화하는 데 가장 많이 사용되는 라이브러리입니다. 라인 플롯, 스캐터 플롯, 히스토그램 등 다양한 종류의 시각화를 생성할 수 있으며, 이 중에서도 막대그래프는 범주형 데이터의 각 범주가 가지는 값의 크기를 비교하는 데 효과적입니다.

2. 기본적인 막대그래프 그리기

먼저, 가장 기본적인 막대그래프를 그리는 방법부터 알아보겠습니다. 이를 위해 필요한 라이브러리는 matplotlib.pyplot입니다.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

import matplotlib.pyplot as plt   # 데이터 준비 categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] values = [7, 12, 5, 18, 11]   # 막대그래프 그리기 plt.bar(categories, values)   plt.show()

cs

위의 코드에서 plt.bar 함수는 첫 번째 인자로 x축 위치(일반적으로 범주형 데이터), 두 번째 인자로 각 막대의 높이(수치 데이터)를 받아 막대그래프를 그립니다. plt.show()는 그래프를 화면에 표시합니다.

3. 그룹화된 막대그래프 그리기

두 개 이상의 범주형 변수를 비교하려면 그룹화된 막대그래프를 사용할 수 있습니다.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

import numpy as np   # 데이터 준비 categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] values1 = [7, 12, 5, 18, 11] values2 = [8, 15, 6, 13, 10]   # x축 위치 설정 x = np.arange(len(categories))   # 그룹화된 막대그래프 그리기 plt.bar(x - 0.2, values1, width=0.4) plt.bar(x + 0.2, values2, width=0.4)   plt.xticks(x, categories) # x축 레이블 설정   plt.show()

cs

이 예제에서는 x축 위치를 조정하여 두 개의 막대그래프를 그룹화했습니다. 또한, plt.xticks 함수를 이용하여 x축 레이블을 범주 이름으로 설정했습니다.

4. 수평 막대그래프 그리기

막대그래프는 수직으로 또는 수평으로 그릴 수 있습니다. 수평 막대그래프를 그리려면 plt.barh 함수를 사용합니다.

1 2 3 4 5 6 7 8

# 데이터 준비 categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] values = [7, 12, 5, 18, 11]   # 수평 막대그래프 그리기 plt.barh(categories, values)   plt.show()

cs

5. 막대그래프 스타일링

막대그래프의 색상, 테두리 색상, 테두리 너비 등은 color, edgecolor, linewidth 등의 파라미터를 조절하여 변경할 수 있습니다.

1 2 3 4 5 6 7 8

# 데이터 준비 categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] values = [7, 12, 5, 18, 11]   # 막대그래프 그리기 및 스타일링 plt.bar(categories, values, color='skyblue', edgecolor='blue', linewidth=2)   plt.show() Colored by Color Scripter

cs

마치며

이 글에서는 파이썬의 Matplotlib 라이브러리를 이용해 다양한 형태의 막대그래프를 그리는 방법을 알아보았습니다. Matplotlib은 강력하면서도 유연한 시각화 도구이므로, 여러분의 데이터를 더 효과적으로 표현하는 데 도움이 될 것입니다. 막대그래프 뿐만 아니라 다양한 시각화 기법을 연습하고 익혀, 데이터에 숨겨진 인사이트를 찾아내는 데 활용해 보세요. 항상 즐거운 코딩 되세요!