260513_강의 정리 (Matplotlib)

■ Matplotlib 시각화 (EDA)

• Matplotlib 계열 흐름
  1. matplotlib
     • Python의 가장 기본이 되는 시각화 라이브러리
     • 거의 모든 Python 시각화 라이브러리의 기반
  2. pandas.plot
     • matplotlib를 쉽게 사용할 수 있도록 래핑한 기능
     • 데이터프레임 기반 빠른 시각화
  3. seaborn
     • 통계 분석용 시각화 강화
     • 회귀선, 분포, 상관관계, 범주 비교 등에 특화
  4. plotly / dash
     • 인터랙티브(확대/hover) 웹 시각화
     • 대시보드 제작 가능
• 기본 구조
  • figure (캔버스)
    • 전체 도화지 (Canvas)
    • 그래프 전체 영역
    • 여러 개의 그래프 (ax)를 포함 가능
  • Axes
    • 실제 그래프가 그려지는 영역 (제목, 그래프, 눈금, 범례)
    • 여러 개 생성 가능
  • Axis
    • 축 (x, y)
  • Spines
    • 그래프 경계선
  • Canvas
    • 실제 출력되는 화면 영역
• 내부 계층 구조
  1. Backend Layer
     • 실제 출력 담당
     • 역할
       • PNG 저장
       • GUI 출력
       • Notebook 렌더링
     • 종류
       • TkAgg
       • Qt
       • Agg
       • WebAgg
  2. Artist Layer
     • 그래프를 구성하는 객체 계층
     • 모든 요소가 Artist 객체 (text, line, axis, legend 등)
  3. Scripting Layer (pyplot)
     • 사용자가 가장 많이 쓰는 인터페이스
     • 특징
       • MATLAB 스타일
       • 빠른 그래프 생성
       • 내부적으로 figure/axes 자동 생성
• 출력 결과 형태
  • Raster Image
    • 픽셀 기반 이미지 (PNG, JPG)
    • 확대 시 깨짐 (계단 현상)
  • Vector Image
    • 수학적 좌표 기반 (SVG, PDF)
    • 확대해도 안 깨짐
• 종류
  • 범주형 : 그룹(카테고리) 간 비교
    • Bar : 범주별 값 비교
    • Pie : 전체 대비 비율 표현
    • Stacked Bar : 누적 막대 그래프
  • 수치형 분포 : 데이터가 어떻게 퍼져있는지
    • Histogram : 구간(bin) 별 빈도수
    • KDE : 분포를 부드러운 곡선 => 밀도
    • Box : 사분위수 기반 분포
    • Violin : Box + KDE
  • 수치형 관계 : 변수 간 관계 확인
    • Scatter : 점으로 관계 표현
    • Bubble : Scatter + 점 크기 추가
    • Heatmap : 색으로 수치 표현
  • 시계열 : 시간 흐름 분석
    • Line : 시간 변화 추이
    • Area : 면적으로 누적 변화 표현
    • OHLC : 금융 데이터용
  • 3차원/공간 시각화
    • Surface : 3차원 곡면
    • Contour : 등고선 그래프
    • mplot3d : matplotlib 3D 모듈
• 이미지 정규화
  • 픽셀 값을 일정 범위로 변환
  • 255로 나눔 → 0~1 사이 값으로 변환