Seaborn vs Plotly: 데이터 시각화 라이브러리 비교

Seaborn vs Plotly: 데이터 시각화 라이브러리 비교

데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 과정에서 시각화는 매우 중요한 역할을 합니다. Python에서 가장 많이 사용되는 시각화 라이브러리 중 Seaborn과 Plotly는 각각 고유한 특징과 강점을 가지고 있습니다. 이 글에서는 Seaborn과 Plotly의 특징을 비교하고, 각각의 장단점과 사용 예제를 소개합니다. 또한, 자주 묻는 질문(Q&A)도 함께 정리했습니다.

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Seaborn vs Plotly 비교

항목	Seaborn	Plotly
주요 특징	통계 기반의 정적 시각화에 강점	인터랙티브 시각화 지원
그래프 스타일	기본적으로 깔끔하고 보기 좋은 스타일 제공	화려한 인터랙티브 그래프 생성 가능
사용 편의성	간결한 코드로 쉽게 구현 가능	다양한 기능을 제공하지만 코드가 다소 복잡할 수 있음
데이터 입력 형식	Pandas DataFrame 지원	Pandas DataFrame 및 JSON 등 다양한 형식 지원
확장성	Matplotlib과 함께 사용 가능	Dash와 결합하여 웹 애플리케이션 구축 가능
애니메이션 지원	기본적으로 지원하지 않음	다양한 애니메이션 및 동적 효과 지원
출력 형태	정적 이미지(PNG, PDF 등)	HTML 기반 대화형 그래프 지원

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Seaborn 사용 예제

Seaborn은 기본적으로 Matplotlib을 기반으로 하며, 데이터 시각화를 간단하게 수행할 수 있도록 설계되었습니다.

1. 기본적인 Seaborn 그래프 (산점도)

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

df = sns.load_dataset("penguins")

# 산점도 그리기
sns.scatterplot(x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", hue="species", data=df)
plt.title("펭귄 종별 부리 길이 vs 깊이")
plt.show()

2. 히트맵 (상관관계 분석)

import numpy as np

# 상관관계 행렬 계산
corr = df.corr(numeric_only=True)

# 히트맵 시각화
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap="coolwarm", fmt=".2f")
plt.title("펭귄 데이터 상관관계")
plt.show()

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Plotly 사용 예제

Plotly는 인터랙티브한 시각화를 쉽게 만들 수 있는 라이브러리입니다.

1. 기본적인 Plotly 그래프 (산점도)

import plotly.express as px

df = px.data.iris()

# 산점도 그리기
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species",
                 title="아이리스 꽃받침 길이 vs 너비")
fig.show()

2. 인터랙티브한 히스토그램

fig = px.histogram(df, x="petal_width", color="species", barmode="overlay",
                   title="꽃잎 너비 분포")
fig.show()

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초보자가 자주 묻는 질문 (Q&A)

1. Seaborn과 Plotly 중 어느 것을 선택해야 하나요?

• 정적 보고서나 논문에 사용하기에는 Seaborn이 더 적합합니다.
• 웹 애플리케이션이나 대화형 데이터 분석을 원한다면 Plotly가 좋습니다.

2. Seaborn 그래프를 인터랙티브하게 만들 수 있나요?

• Seaborn 자체는 정적 그래프만 지원하지만, mpld3 또는 plotly를 사용하여 일부 인터랙티브 기능을 추가할 수 있습니다.

3. Plotly 그래프를 저장할 수 있나요?

• 네, fig.write_image("graph.png") 또는 fig.write_html("graph.html")을 사용하여 저장할 수 있습니다.

4. Seaborn과 Plotly를 함께 사용할 수 있나요?

• 가능하지만 일반적으로 별도로 사용하는 것이 좋습니다. 다만, 데이터를 가공할 때 Pandas와 함께 활용하면 시각화 작업이 더 편리해집니다.

5. Seaborn과 Plotly를 설치하는 방법은?

pip install seaborn plotly

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마무리

Seaborn과 Plotly는 각각 다른 용도에 적합한 강력한 데이터 시각화 도구입니다. 정적 그래프가 필요하면 Seaborn을, 대화형 그래프가 필요하면 Plotly를 사용하는 것이 좋습니다. 두 라이브러리를 잘 활용하면 더욱 효과적으로 데이터를 분석하고 시각화할 수 있습니다.