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안녕하세요. 해당 강의에서는 matplotlib, seaborn, pandas 를 사용합니다.

증권데이터 분석 강의에서는 해당 라이브러리와 plotly express 를 사용하는데

두 계열의 라이브러리는 정적 vs 동적 라이브러리로 비교할 수 있습니다.

matplotlib 계열의 라이브러리는 이미지로 렌더링이 됩니다.

plotly는 자바스크립트로 동적인 라이브러리 입니다.

이 외에도 파이썬에는 다양한 시각화 라이브러리가 존재합니다.

matplotlib 이 가장 사용자가 많고 seaborn 은 통계적 연산과 미려한 시각화 등으로 해당 라이브러리를 해당 강의에서 선택했습니다.

다음 URL에서 파이썬의 다양한 시각화 라이브러리를 볼 수 있습니다.

https://pyviz.org/overviews/index.html

해당 강의에서 matplotlib 을 사용한 이유라면 사용자가 가장 많고 이미지 형태로 볼 수 있다는 부분일거 같고요.

plotly는 자바스크립트로 렌더링 하기 때문에 주피터 노트북이나 코랩등의 IPython 환경에서는 다시 렌더링이 필요하다든지의 이슈가 있습니다.

다 장점과 단점이 있는 도구로 특별히 선택한 이유라면 사용자가 가장 많고 널리 쓰이는 라이브러리라서 선택하게 되었습니다.

파이썬의 시각화 라이브러리는 미려함을 표현할 수 있어서인지 판다스나 넘파이처럼 사용자들이 특정 라이브러리에 수렴되기 보다는 다양한 시각화 도구들이 계속 등장하는 것 같습니다.

pyviz 에 있는 시각화 도구의 종류입니다.

각자 역할과 장단점이 있어 비교해 보고 사용해 보셔도 좋겠습니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

재은님, 메시지를 남겨주셔서 감사합니다.

질문하신 내용에 대해서는 정보가 제공되지 않았습니다. 프로그래밍 관련 질문이 있으시다면, 다른 질문으로 도와드릴 수 있습니다. 추가로 궁금한 사항이 있으시면 언제든지 문의해주세요. 감사합니다.