Matplotlib 기초 (0) - 시리즈 소개

데이터를 그림으로 그리는 표준 도구인 matplotlib을 기초부터 정리하는 시리즈의 0편입니다. 시리즈 소개와 진행 순서를 다루며, 본문은 1편부터 시작합니다.

누구를 위한 시리즈인가

이 시리즈는 다음에 해당하는 분들을 대상으로 작성한 글입니다.

• plt.plot을 따라 쳐서 그래프는 나오지만 plt.___과 ax.___이 왜 섞여 나오는지 모르는 사람
• 히스토그램, 박스플롯, 산점도를 언제 골라야 하는지 흐릿한 사람
• 그래프를 그려는 봤지만 축, 범례, 한글 폰트에서 매번 막히는 사람

Python으로 데이터를 다루는 것 자체가 처음이라면 NumPy 기초와 Pandas 기초를 먼저 보는 것을 권합니다. 이 시리즈는 표로 정리한 데이터를 눈으로 확인하는 단계라, 앞 두 시리즈의 데이터를 그대로 이어받습니다.

이 시리즈의 위치

이 블로그의 데이터 분석 기초는 세 시리즈로 이어집니다.

• NumPy 기초 — 배열로 데이터를 빠르게 다루는 법.
• Pandas 기초 — 표로 데이터를 정제하고 집계하는 법.
• Matplotlib 기초 — 이 시리즈. 그 데이터를 그림으로 확인하는 법.

Pandas의 describe()가 분포를 숫자로 요약한다면, matplotlib은 같은 분포를 그림으로 보여줍니다. 평균이 같아도 모양이 다른 데이터는 표로는 잘 안 보이지만 히스토그램 한 장이면 드러납니다. 시각화는 분석의 장식이 아니라, Pandas 기초 1편의 “첫 점검”과 같은 점검 도구입니다.

어떻게 진행하는가

세 편으로 진행하며, 순서는 아래와 같습니다.

편	주제
(1)	Figure와 Axes, 그리고 첫 그래프
(2)	자주 그리는 그래프들: 분포와 관계
(3)	여러 그래프와 꾸미기, pandas 연동

구조(Figure와 Axes)를 먼저 세우고, 자주 그리는 그래프의 종류를 익힌 뒤, 여러 그래프를 배치하고 다듬는 순서입니다.

실습 환경

실습 환경과 예제 데이터는 NumPy 기초 시리즈와 같습니다. Google Colab에서 새 노트북을 만들면 matplotlib이 이미 설치되어 있고, 아래 코드가 에러 없이 돌면 준비가 끝난 것입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

한글 라벨이 네모로 깨진다면 폰트 설정이 필요한데, 이는 1편에서 다룹니다. 예제 데이터는 앞 시리즈와 같은 성적 CSV를 그대로 씁니다. 준비가 됐으면 1편부터 시작합니다.