이번 포스트에서는 Seaborn을 사용하여 범례(legend)와 주석(annotation)을 추가하는 방법을 살펴보겠습니다. 범례는 그래프의 요소를 식별하기 위해 사용되는 기호와 라벨을 보여주는 역할을 합니다. 주석은 그래프 내에 추가 정보를 제공하는 텍스트입니다.

먼저, Seaborn 및 관련 패키지를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다:

pip install seaborn matplotlib

이제 Seaborn을 사용하여 범례를 추가하는 방법을 살펴보겠습니다. 다음은 Seaborn의 distplot() 함수를 사용하여 생성된 히스토그램에 범례를 추가하는 예제입니다:

import seaborn as sns

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

# 히스토그램 생성
sns.distplot(data, label='Data')

# 범례 추가
plt.legend()

# 그래프 표시
plt.show()

위의 코드에서 label 파라미터를 사용하여 범례 항목의 라벨을 설정합니다. 그 다음 plt.legend() 함수를 호출하여 범례를 추가합니다. 마지막으로 plt.show() 함수를 사용하여 그래프를 표시합니다.

주석을 추가하는 것도 매우 간단합니다. Seaborn은 Matplotlib에 기반하므로 Matplotlib의 주석 기능을 활용할 수 있습니다. 다음은 Seaborn으로 생성된 산점도에 주석을 추가하는 예제입니다:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 생성
x = [1, 2, 3, 4]
y = [4, 7, 2, 9]

# 산점도 생성
sns.scatterplot(x, y)

# 주석 추가
plt.annotate('Outlier', xy=(1, 4), xytext=(1.5, 5),
            arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.05))

# 그래프 표시
plt.show()

위의 코드에서 plt.annotate() 함수를 사용하여 주석을 추가합니다. xy 파라미터는 주석의 위치를 지정하고, xytext 파라미터는 주석 텍스트의 위치를 지정합니다. arrowprops 파라미터를 사용하여 화살표 스타일을 설정할 수 있습니다.

Seaborn을 사용하여 범례와 주석을 추가하는 방법을 살펴보았습니다. 이러한 기능을 활용하면 데이터 시각화에 더 많은 정보를 담을 수 있습니다. Seaborn의 다양한 기능을 사용하여 데이터를 효과적으로 시각화할 수 있으므로, 자세한 사용법에 대해서는 Seaborn 공식 문서를 참조하는 것을 추천합니다.