Seaborn은 파이썬의 시각화 라이브러리 중 하나로, Matplotlib을 기반으로 한 다양한 시각화 기능을 제공합니다. 이 중에서도 Seaborn은 커널 밀도 추정(Kernel Density Estimation)을 시각화하는 데에 특히 유용한 기능을 제공합니다. 커널 밀도 추정은 데이터 분포의 확률밀도함수를 추정하는 방법으로, 데이터의 분포를 부드러운 곡선으로 시각화하여 데이터의 밀도를 확인할 수 있습니다.

이번 포스트에서는 Seaborn을 사용하여 커널 밀도 추정과 관련된 시각화 기법에 대해 알아보겠습니다.

1. Seaborn 히스토그램과 커널 밀도 추정

Seaborn은 히스토그램과 함께 커널 밀도 추정을 시각화하는 distplot 함수를 제공합니다. 이 함수는 단일 변수의 분포를 시각화하는 데 사용됩니다.

다음은 distplot 함수를 사용하여 붓꽃 데이터셋의 꽃잎 길이(sepal_length)에 대한 히스토그램과 커널 밀도 추정을 시각화하는 예제 코드입니다.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 붓꽃 데이터셋 불러오기
iris = sns.load_dataset('iris')

# 꽃잎 길이에 대한 히스토그램과 커널 밀도 추정 시각화
sns.distplot(iris['sepal_length'], kde=True, rug=True)

# 그래프 제목 설정
plt.title('Distribution of Sepal Length in Iris Dataset')

# 그래프 출력
plt.show()

위 코드를 실행하면 꽃잎 길이에 대한 히스토그램과 함께 커널 밀도 추정을 시각화한 그래프가 출력됩니다.

2. 커널 밀도 추정과 박스 플롯

Seaborn은 boxplot 함수를 통해 커널 밀도 추정과 박스 플롯을 함께 시각화하는 기능을 제공합니다. 이 기능은 단일 변수가 아닌 다중 변수의 분포를 시각화하는 데에 유용합니다.

다음은 붓꽃 데이터셋의 꽃잎 길이(sepal_length)를 ‘species’ 카테고리에 따라 분류하여 커널 밀도 추정과 박스 플롯을 시각화하는 예제 코드입니다.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 붓꽃 데이터셋 불러오기
iris = sns.load_dataset('iris')

# 꽃잎 길이에 대한 커널 밀도 추정과 박스 플롯 시각화
sns.boxplot(x='species', y='sepal_length', data=iris)
sns.kdeplot(iris['sepal_length'], color='gray')

# 그래프 제목 설정
plt.title('Distribution of Sepal Length by Species in Iris Dataset')

# 그래프 출력
plt.show()

위 코드를 실행하면 ‘species’ 카테고리에 따라 분류된 꽃잎 길이의 커널 밀도 추정과 함께 박스 플롯을 시각화한 그래프가 출력됩니다.

마무리

Seaborn을 사용하여 커널 밀도 추정과 관련된 시각화를 쉽게 구현할 수 있습니다. distplot 함수를 사용하여 단일 변수의 분포를 시각화하거나, boxplot 함수와 함께 다중 변수의 분포를 시각화할 수 있습니다. 이러한 시각화 기법을 사용하여 데이터의 분포를 쉽게 파악하고, 패턴을 발견할 수 있습니다. Seaborn의 다양한 통계적 시각화 기능을 활용하여 데이터 분석 및 시각화 작업을 보다 효과적으로 수행할 수 있습니다.