python 시각화 라이브러리 조사

 

파이썬에서 seaborn / matplotlib처럼 많이 쓰이는 그래프(시각화) 라이브러리는 아래가 유명합니다

1) 정적(Static) 시각화 / 논문·리포트용

• Matplotlib: 사실상 표준. 커스터마이징 폭이 넓고 대부분의 라이브러리 기반.
• Seaborn: Matplotlib 기반. 통계적 그래프(분포, 회귀, 범주형 비교 등) 예쁘게 빠르게.
• Pandas plotting: df.plot()처럼 간단히 그릴 때 편함(내부적으로 Matplotlib 사용).

2) 인터랙티브(Interactive) 대시보드/웹 친화

• Plotly: 인터랙티브 그래프 강력(줌/호버/범례 토글). 대시보드(Plotly Dash)와 궁합 좋음.
• Bokeh: 웹 기반 인터랙티브 시각화. 스트리밍/대시보드에도 사용.
• Altair: 선언형(Grammar of Graphics) 스타일. 데이터가 “깔끔한 형태”일 때 생산성 좋음(백엔드로 Vega-Lite).
• HoloViews / hvPlot: “코드 적게” 인터랙티브 시각화(백엔드로 Bokeh/Plotly 등 선택 가능).

3) 문법(Grammar of Graphics) 계열

• plotnine: R의 ggplot2 문법을 파이썬에서 구현. ggplot에 익숙하면 매우 편함.

4) 특정 영역 특화

• GeoPandas + contextily: 지도(지리공간) 시각화(정적 중심).
• Folium: Leaflet 기반 지도(웹 지도 인터랙티브).
• Cartopy: 지도 투영/기상·지리 데이터에 강함(정적).
• networkx + (matplotlib/plotly): 네트워크 그래프 시각화(기본은 단순, 필요 시 plotly 등과 조합).
• PyVista / Mayavi: 3D 과학 시각화(VTK 계열 포함).

5) 통계/탐색 자동화

• ydata-profiling (pandas-profiling): EDA 리포트 자동 생성(그래프 포함).
• missingno: 결측치 패턴 시각화 특화.

 

 

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