Data Science Academy · 강의

matplotlib의 선 그래프와 막대 그래프

DataFrame에서 바로 그래프를 그립니다

matplotlib의 선 그래프와 막대 그래프은(는) CoddyKit의 무료 Data Science Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Data Science Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Data Science Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

Pictures Beat Tables

A wall of numbers hides trends. A quick chart reveals them instantly, which is why every analysis ends with a plot. 📊

Import pyplot Once

The drawing engine lives in matplotlib.pyplot, almost always imported as plt. That short alias keeps every plot call tidy.

import matplotlib.pyplot as plt

Line Charts Show Change

Reach for a line chart when something moves over a continuous axis, like sales rising month after month.

plt.plot(months, sales)

Bars Compare Categories

Use a bar chart to compare separate groups side by side, like total sales for each region.

plt.bar(regions, totals)

Plot Straight From pandas

Every Series and DataFrame has a built-in .plot that calls matplotlib for you, so you skip the manual setup.

df["sales"].plot()

Choose the Kind

The pandas plot takes a kind argument. Pass kind="bar" for bars or leave it off for the default line.

df["sales"].plot(kind="bar")

Group Then Plot

A grouped summary plots beautifully because its index becomes the x-axis. Group, aggregate, then chain .plot.

df.groupby("region")["sales"].sum().plot(kind="bar")

Show the Figure

Outside a notebook you must call plt.show to pop the window. In Jupyter the chart appears on its own.

plt.show()

Size It Up

Tiny charts hide detail. Pass figsize as a width and height in inches to give your plot room to breathe.

df["sales"].plot(figsize=(8, 4))

Layer More Lines

Call plt.plot several times before showing and matplotlib stacks each line onto the same axes for easy comparison.

Clear Before You Redraw

Leftover plots can pile up across cells. Start fresh with plt.figure or close old ones so charts do not overlap.

Quick Check

You want to compare total sales across a few regions. Which chart fits best?

Recap: Your First Charts

You can now import plt, draw lines for trends and bars for categories, and plot straight from pandas. Your data has a face now! 🎨

자주 묻는 질문

“matplotlib의 선 그래프와 막대 그래프” 강의는 무료인가요?

네 — “matplotlib의 선 그래프와 막대 그래프” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Data Science Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Data Science Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“matplotlib의 선 그래프와 막대 그래프”에서 뭘 배우나요?

DataFrame에서 바로 그래프를 그립니다 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Data Science Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Data Science Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Data Science Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다.

“matplotlib의 선 그래프와 막대 그래프” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 Data Science Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Data Science Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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