Plotly는 「인터랙티브 시각화」의 대표 라이브러리입니다.
Matplotlib의 정적 이미지와 달리, Plotly의 차트는 마우스 호버·확대·범례 클릭으로 사용자가 데이터를 직접 탐색할 수 있습니다.
기본 사용.
import plotly.express as px.
fig = px.scatter(df, x="age", y="income", color="gender", hover_data=["name"]).
fig.show().
한 줄로 인터랙티브 산점도.
점에 마우스를 올리면 이름이 자동 표시됩니다.
주요 차트.
px.line·px.bar·px.histogram·px.box·px.heatmap — Seaborn과 비슷한 차트들의 인터랙티브 버전.
3D 차트도 자연스럽게 — px.scatter_3d, px.surface.
지도 시각화.
px.scatter_geo, px.choropleth — 세계지도 위에 데이터 표시.
한국 행정구역 지도도 가능(별도 GeoJSON 파일 필요).
지역 데이터 분석 결과를 가장 직관적으로 보여 주는 도구입니다.
활용.
Jupyter Notebook에서 즉시 동작, HTML로 저장(fig.write_html("chart.html"))하면 누구에게나 공유 가능, Streamlit·Dash 같은 웹 앱에 그대로 통합 가능.
「발표용 정적 차트」는 Matplotlib·Seaborn, 「탐색용 인터랙티브」는 Plotly로 구분해 사용하는 게 일반적입니다.
한 줄 요약
Plotly는 인터랙티브 시각화 라이브러리로, 호버·확대·범례 클릭이 가능한 차트를 한 줄로 만듭니다.
Plotly Express의 px.scatter·line·bar 등이 친숙하며 지도 시각화도 강합니다.
더 알아볼 것
- Dash — Plotly 기반 웹 앱
- Plotly vs Bokeh
- fig.update_layout — 세부 조정
