히트맵 (heatmap)은 데이터의 패턴과 상관관계를 시각화하기 위해 사용되는 효과적인 도구입니다. 하지만 때로는 데이터셋이 매우 크고 복잡하여 히트맵을 해석하기 어려울 수 있습니다.

이러한 경우에는 클러스터링된 히트맵을 사용하면 데이터셋을 효과적으로 구성하고 패턴을 더욱 명확하게 이해할 수 있습니다. Seaborn은 Python의 데이터 시각화 라이브러리로, 클러스터링된 히트맵을 그리는 기능을 제공합니다.

클러스터링된 히트맵 작성하기

Seaborn을 사용하여 클러스터링된 히트맵을 작성하는 간단한 예제를 살펴보겠습니다.

먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

다음으로, 히트맵에 사용할 데이터셋을 준비합니다.

data = [[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]]

이제 sns.clustermap() 함수를 사용하여 클러스터링된 히트맵을 그릴 수 있습니다.

sns.clustermap(data)
plt.show()

이 코드는 데이터를 클러스터링하고, 행과 열의 순서를 재정렬하여 패턴을 시각화합니다. 결과는 인터랙티브한 히트맵으로 표시됩니다.

클러스터링된 히트맵의 추가 설정

클러스터링된 히트맵에는 다양한 추가 설정을 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 색상 맵을 변경하거나 행 또는 열의 레이블을 추가할 수 있습니다.

sns.clustermap(data, cmap="YlGnBu", yticklabels=["A", "B", "C"], xticklabels=["X", "Y", "Z"])
plt.show()

cmap 매개변수는 색상 맵을 지정하는데 사용됩니다. 여기서는 “YlGnBu” 색상 맵을 사용합니다. 또한 yticklabels와 xticklabels 매개변수를 통해 행과 열의 레이블을 설정할 수 있습니다.

마무리

Seaborn을 사용하여 클러스터링된 히트맵을 그리면 복잡하고 큰 데이터셋을 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 히트맵의 패턴을 파악하거나 데이터 간의 관계를 시각화하는데 유용한 도구입니다.

더 많은 설정 옵션과 기능을 알고 싶다면 Seaborn의 공식 문서를 참조하십시오.