히스토그램과 산점도

히스토그램과 산점도는 데이터의 분포와 관계를 분석하고 시각화하는 데 필수적인 도구입니다.

히스토그램은 데이터의 빈도 분포를 보여 주고, 산점도는 두 변수 사이의 관계를 드러냅니다.

히스토그램 이해하기

히스토그램은 데이터를 구간으로 나누고 각 값의 범위가 얼마나 자주 나타나는지 보여줍니다. 각 막대의 높이는 빈도를 나타냅니다.

예를 들어 히스토그램을 사용하면 모집단의 연령 분포를 보여줄 수 있습니다.

히스토그램 예시

100명의 나이 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다. 히스토그램을 사용하면 이러한 나이가 서로 다른 범위에 어떻게 분포하는지 파악할 수 있습니다.

산점도 이해하기

산점도는 2차원 평면에 데이터 포인트를 표시합니다. 각 포인트는 두 변수에서 가져온 한 쌍의 값을 나타냅니다.

예를 들어 산점도는 학습 시간과 시험 점수 사이의 관계를 보여줄 수 있습니다.

산점도 예시

학생들의 학습 시간과 시험 점수를 나타내는 데이터를 생각해 보겠습니다. 산점도를 사용하면 이러한 변수 사이에 양의 상관관계, 음의 상관관계 또는 상관관계가 없는지 확인할 수 있습니다.

Python에서 히스토그램 만들기

다음은 Matplotlib을 사용하여 히스토그램을 만드는 예시입니다:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.normal(50, 10, 100)
plt.hist(data, bins=10, color='blue', alpha=0.7)
plt.title('Histogram Example')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

파이썬에서 산점도 만들기

다음은 맷플롯립을 사용하여 산점도를 만드는 방법의 예입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 50]

plt.scatter(x, y, color='red')
plt.title('Scatter Plot Example')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()

히스토그램과 산점도 비교

히스토그램이 데이터의 분포를 보여주는 반면, 산점도는 두 변수 사이의 관계를 보여줍니다. 두 시각화 모두 분석 목표에 따라 유용하게 사용할 수 있습니다.

요약 및 다음 단계

이 레슨에서는 다음 내용을 다뤘습니다:

• 히스토그램과 산점도의 목적
• Python에서 이를 만들고 분석하는 방법

다음으로 상관관계와 행렬을 시각화하는 heatmap에 대해 알아보겠습니다.