추가 리소스

책의 한 부분에서는 Matplotlib에서 사용할 수 있는 모든 기능과 플롯 유형을 다룰 수 없습니다. 우리가 본 다른 패키지와 마찬가지로 IPython의 탭 완성 및 도움말 기능(IPython의 도움말과 문서 참조)을 자유롭게 사용하면 Matplotlib의 API를 탐색할 때 매우 도움이 될 수 있습니다. 또한 Matplotlib의 온라인 문서도 유용한 참고 자료가 될 수 있습니다. 특히 수백 가지 다양한 플롯 유형의 썸네일을 보여주는 Matplotlib 갤러리를 참조하세요. 각 플롯 유형은 생성하는 데 사용된 파이썬(Python) 코드 조각이 있는 페이지에 연결되어 있습니다. 이를 통해 다양한 플로팅 스타일과 시각화 기술을 시각적으로 검사하고 배울 수 있습니다.

Matplotlib에 대한 책 한 권 분량의 내용을 보려면 Matplotlib 핵심 개발자 Ben Root가 작성한 Matplotlib를 사용한 대화형 응용 프로그램(Packt)을 추천합니다.

기타 파이썬(Python) 시각화 라이브러리

Matplotlib가 가장 눈에 띄는 파이썬(Python) 시각화 라이브러리이지만 탐색할 가치가 있는 다른 최신 도구도 있습니다. 여기서는 그 중 몇 가지를 간략하게 언급하겠습니다.

Bokeh는 매우 큰 규모 및/또는 스트리밍 데이터 세트를 처리할 수 있는 고도의 대화형 시각화를 생성하는 파이썬(Python) 프런트엔드를 갖춘 JavaScript 시각화 라이브러리입니다.
Plotly는 Plotly사의 이름을 딴 오픈소스 제품으로, Bokeh와 그 정신이 유사합니다. 활발히 개발되고 있으며 다양한 대화형 차트 유형을 제공합니다.
HoloViews는 Bokeh 및 Matplotlib를 포함한 다양한 백엔드에서 차트를 생성하기 위한 보다 선언적이고 통합된 API입니다.
Vega 및 Vega-Lite는 선언적 그래픽 표현이며 데이터 시각화 및 상호 작용에 대해 생각하는 방법에 대한 수년간의 연구 산물입니다. 참조 렌더링 구현은 JavaScript이며 Altair 패키지는 이러한 차트를 생성하기 위한 파이썬(Python) API를 제공합니다.

파이썬(Python) 세계의 시각화 환경은 끊임없이 진화하고 있으며, 이 책이 출판될 때쯤에는 이 목록이 최신이 아닐 수도 있을 것으로 예상합니다. 또한 파이썬(Python)은 매우 많은 도메인에서 사용되므로 보다 구체적인 사용 사례를 위해 구축된 다른 시각화 도구도 많이 찾을 수 있습니다. 이들 모두를 추적하는 것은 어려울 수 있지만 이렇게 다양한 시각화 도구에 대해 학습할 수 있는 좋은 리소스는 다양한 시각화 도구의 튜토리얼과 예제가 포함된 개방형 커뮤니티 중심 사이트인 https://pyviz.org/입니다.