[무역|4|Plotly] 에어컨 계절 수출입 수요 - plotly bar plot & subplot (4부)
마지막 코드라인을 보시고 결과물을 확인해 보도록 하겠습니다.
6) plotly.offline.plot(fig)
plotly.offline을 import해와서 plot(fig)를 명령하면 plotly 서버로의 연결 없이, local computer에서 처리하여 사용하시는 browser 창으로 해당 결과를 표출해 주게 됩니다. 앞서 설명드린 것처럼, 결과물 확인을 위해 대기시간 및 오류없이 빠른 속도로 결과를 얻기 위해서 offline모드로 표출작업을 하실 것을 권장 드립니다.
Various plots in subplots 결과확인
파일명 입력 후 OK 를 하시면, 5초 이내로 다음의 결과물이 확인 됩니다.
보시면 1행 2열. 즉, 1 X 2 형태의 2개의 그래프가 나타났습니다.
왼쪽 표가 수출실적과 수입실적을 '묶은막대그래프'형태로 표출한 것이고, 오른쪽 표가 무역수지에 대한 막대 그래프입니다.
왼쪽 표를 먼저 보시면 수출평균과 수입평균에 대한 horizontal line과 그에 대한 annotation도 의도한 데로, 잘 표출된 것이 확인됩니다. 또한, 각 막대로 마우스를 가져다 대면 hovering data도 확인이 가능합니다.
오른쪽 표도 마찬가지로 무역수지 그래프와 수평선 및 annotation이 잘 표현된 것이 확인 됩니다.
자 이제 오른쪽 최상단을 보겠습니다.
아이콘들이 보이시는데요.
plotly는 기본적으로 interactive plot을 위한 기능들을 구현해 줍니다. matplotlib도 그렇지만 plotly는 그 기능을 더욱 간결하고 깔끔하면서 사용자가 필요로 하는 기능들을 기본 구성해 제공해 주고 있습니다.
왼쪽부터 차례로 각 버튼의 기능설명은 아래와 같습니다.
a) 카메라 아이콘은 해당 plot을 png의 이미지 형식으로 저장 해줍니다.
b) 돋보기 아이콘은 확대 모드를 지원합니다. 마우스 드래그드랍한 부분만큼 확대 해주며, 더블 우클릭 하시면 확대가 풀려서 본래 배율로 돌아 옵니다.
c) 사방 화살표 아이콘은 pan 기능입니다. 마우스 클릭 유지 하시고 마우스를 움직이시면 그래프가 해당 방향으로 움직입니다.
d) 점선 박스 아이콘은 box selection을 해줍니다.
e) 올가미 아이콘은 Lasso select라고 하여 마우스 드래그드랍하시면 올가미 형태로 화면을 selection해줍니다. 글로 설명이 어렵고 직접 해보시면 이해되실 것 같습니다.
f) 그 다음 플러스 아이콘은 화면확대, 마이너스 아이콘은 화면축소, 그 다음 아이콘은 자동 스케일입니다.
g) 집 아이콘은 reset axes. 즉, 축이 확대되거나 이동 되었을 때 최초 값으로 돌려놔 줍니다.
h) 나머지 아이콘들은 각 막대 그래프의 실제값들을 hover시키는 방법에 관한 것들로 직접 해보시는 것이 이해에 도움이 되실 것 같습니다.
그리고, 또하나의 기능으로 범례의 각 이름은 클릭이 가능한데요. 해당 범례명을 클릭하시면 해당값을 도표에서 제외하거나 다시 포함되게 toggle할 수 있습니다. 아래 이미지는 같은 출력물에서 '수출실적' 범례명을 클릭해 toggle시킨 것입니다.
수출실적 그래프가 사라진 것을 확인하실 수 있으십니다.
제가 작성한 그래프는 실상 수출실적과 수입실적이 서로 반대 방향으로 나오도록 만들었기 때문에, 굳이 하나를 꺼서 볼 필요가 없습니다.
하지만, 여러개의 범례를 가진 scatter plot이나 bubble plot의 경우 비슷한 위치에 여러개의 값이 뭉쳐질 경우 식별이 어려운 경우가 있습니다. 그런 경우, 보고싶은 범례 값만 토글로 남겨두고 보시면 훨씬 식별이 쉬워지기 때문에 이러한 기능도 매우 유용하게 사용할 수 있겠습니다.
그럼 우리가 최초에 받은 3개의 raw data에 대해 아래와 같이 결과물을 한 데 묶어 보겠습니다.
1) 8415.10 일체형/분리형 불문한 가정용/사무실용 에어컨
2) 8415.20 차량용 에어컨
3) 8415.90 에어컨 부분품
지금까지 plotly를 이용한 bar plot 그리기를 살펴 보았습니다.
matplotlib 대비 코드도 간결하고, 표현 및 interactive 기능도 훌륭합니다.
하지만, 여전히 matplotlib도 많은 사용자가 있고, data visualization의 기본기가 되는 도구이기 때문에 2개의 시각화 도구는 언제든지 필요에 따라 병행 사용하면서 계속 공부해 나가도록 하겠습니다.
결과 해석 및 의견 공유에 대한 포스팅은 아직 그 구조를 어떻게 가져갈 것인지 결정하지 못해서 첫번째로 다루었던 주제부터도 아직 올리지 못하고 있습니다. 이 점 독자님들께 양해를 부탁 드립니다.
구조안이 준비 되는데로, 첫번째로 다루었던 주제들부터 차근히 올리도록 하겠습니다. 의견 공유에도 많은 참여 부탁 드립니다.
긴 글 읽어 주셔서 감사합니다.
즐거운 하루 되세요!
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