내가 보려고 만든 MatPlotLib 정리

1. Matplotlib 개요

Matplotlib은 파이썬에서 데이터를 시각화하기 위한 대표적인 라이브러리이다.
데이터 분석이나 머신러닝 과정에서 데이터를 이해하기 위해 다양한 그래프를 생성할 때 사용된다.

지원하는 주요 그래프

• 선 그래프 (Line Plot)
• 막대 그래프 (Bar Chart)
• 수평 막대 그래프 (Horizontal Bar)
• 산점도 (Scatter Plot)
• 히스토그램 (Histogram)
• 파이 차트 (Pie Chart)

Matplotlib은 NumPy, Pandas와 함께 사용되는 경우가 많다.

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2. Matplotlib 기본 구조

Matplotlib의 그래프는 다음과 같은 구조로 이루어진다.

구성요소	설명
Figure	전체 그래프가 그려지는 도화지
Axes	실제 그래프가 그려지는 영역
Axis	x축, y축

구조 개념

Figure  
└ Axes  
├ x-axis  
└ y-axis

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3. Matplotlib 기본 사용

라이브러리 불러오기

import matplotlib.pyplot as plt

pyplot은 Matplotlib에서 가장 많이 사용하는 모듈이다.

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4. 기본 선 그래프

하나의 데이터만 입력하는 경우

plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.show()

# 결과
# x축은 자동으로 0,1,2,3이 생성되고
# y값은 [1,2,3,4]로 선 그래프가 그려진다.

Matplotlib은 y값만 입력하면 x값을 자동으로 생성한다.

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x와 y를 함께 지정하는 경우

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4])
plt.show()

# 결과
# x=[1,2,3,4]
# y=[1,2,3,4]
# 대각선 형태의 선 그래프가 출력된다.

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5. NumPy 데이터를 이용한 그래프

Matplotlib은 NumPy 배열과 함께 많이 사용된다.

import numpy as np

data = np.arange(1, 100)

plt.plot(data)
plt.show()

# 결과
# 1부터 99까지 증가하는 선 그래프가 출력된다.

np.arange()는 일정 간격의 배열을 생성할 때 사용된다.

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6. 여러 개의 그래프 동시에 그리기

Matplotlib에서는 plot()을 여러 번 호출하면 여러 개의 그래프가 같은 좌표에 표시된다.

data1 = np.arange(1, 50)
plt.plot(data1)

data2 = np.arange(50, 100)
plt.plot(data2)

plt.show()

# 결과
# 두 개의 선 그래프가 같은 그래프 영역에 함께 출력된다.

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7. Matplotlib에서 지원하는 주요 그래프

함수그래프 종류설명

plt.plot()	선 그래프	연속적인 데이터 추세
plt.bar()	막대 그래프	범주형 데이터 비교
plt.barh()	수평 막대 그래프	막대를 가로 방향으로 표시
plt.scatter()	산점도	변수 간 관계 표현
plt.hist()	히스토그램	데이터 분포 확인
plt.pie()	파이 차트	비율 표현

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8. 그래프 스타일 설정

그래프의 시각적 요소는 다양한 옵션을 통해 설정할 수 있다.

한글 폰트 설정

Matplotlib은 기본적으로 한글이 깨질 수 있기 때문에 폰트를 설정해야 한다.

plt.rc('font', family='NanumBarunGothic')

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9. 그래프 크기 및 제목 설정

plt.figure(figsize=(4, 5))

plt.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])

plt.title('제목', fontsize=30)
plt.xlabel('X축', fontsize=20)
plt.ylabel('Y축', fontsize=20, rotation=0)

plt.show()

# 결과
# 제목, x축, y축 이름이 설정된 그래프가 출력된다.

옵션 설명

옵션설명

figsize	그래프 크기
title	그래프 제목
xlabel	x축 이름
ylabel	y축 이름
fontsize	글자 크기
rotation	텍스트 회전

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10. 그래프 스타일 옵션

선 그래프는 다양한 스타일 옵션을 사용할 수 있다.

plt.figure(figsize=(15, 10))

plt.title('마커설정', fontsize=30)

plt.plot(
    np.arange(10),
    np.arange(10),
    color='deepskyblue',
    marker='o',
    linestyle='-.'
)

plt.plot(
    np.arange(10),
    np.arange(10)*2,
    color='deeppink',
    marker='x',
    linestyle='--'
)

plt.show()

# 결과
# 서로 다른 색상과 마커 스타일을 가진 두 개의 선 그래프가 출력된다.

주요 옵션

옵션설명

color	선 색상
marker	점 모양
linestyle	선 스타일

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11. 막대 그래프

막대 그래프는 범주형 데이터를 비교할 때 사용된다.

x = ['파이썬', '웹개발', '데이터분석', '머신러닝', '딥러닝', '컴퓨터비전']
y = [95, 70, 75, 60, 50, 30]

plt.figure(figsize=(8, 5))

plt.title('AI 성적표', fontsize=25)
plt.ylabel('수강생 점수')

plt.bar(x, y, alpha=0.5, color='deeppink')

plt.show()

# 결과
# 각 과목에 대한 점수를 막대 그래프로 표시한다.

옵션 설명

옵션설명

alpha	투명도
color	색상

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12. 수평 막대 그래프

x = ['파이썬', '웹개발', '데이터분석', '머신러닝', '딥러닝', '컴퓨터비전']
y = [95, 70, 75, 60, 50, 30]

plt.figure(figsize=(8, 5))

plt.title('AI 성적표', fontsize=25)
plt.xlabel('수강생 점수')

plt.barh(x, y, alpha=0.5, color='deepskyblue')

plt.show()

# 결과
# 막대 그래프가 가로 방향으로 출력된다.

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13. Pandas 데이터와 Matplotlib

Matplotlib은 Pandas DataFrame과 함께 자주 사용된다.

import pandas as pd

x = ['파이썬', '웹개발', '데이터분석', '머신러닝', '딥러닝', '컴퓨터비전']
y = [95, 70, 75, 60, 50, 30]

df = pd.DataFrame({
    "과목": x,
    "점수": y
})

print(df)

# 결과
#        과목   점수
# 0     파이썬   95
# 1     웹개발   70
# 2   데이터분석   75
# 3    머신러닝   60
# 4     딥러닝   50
# 5   컴퓨터비전   30

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14. 객체지향 방식 그래프 생성

Matplotlib은 객체지향 방식으로 그래프를 생성할 수도 있다.

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 4))

ax.bar(df["과목"], df["점수"])

ax.set_xlabel("과목", fontsize=12)
ax.set_ylabel("점수", fontsize=12)
ax.set_title("코리아 학생 점수", fontsize=20)

plt.show()

# 결과
# Pandas 데이터프레임을 이용한 막대 그래프가 출력된다.

구성

객체역할

fig	전체 도화지
ax	실제 그래프

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15. 정리

Matplotlib은 파이썬에서 데이터를 시각화하기 위한 핵심 라이브러리이다.

핵심 개념

• plt.plot() → 선 그래프
• plt.bar() → 막대 그래프
• plt.barh() → 수평 막대 그래프
• plt.figure() → 그래프 크기 설정
• title / xlabel / ylabel → 그래프 정보 표시

또한 Matplotlib은 다음 라이브러리와 함께 사용되는 경우가 많다.

• NumPy → 수치 데이터 생성
• Pandas → 데이터 분석 및 데이터프레임 시각화