Python 데이터 시각화 라이브러리인 seaborn을 사용하여 여러 그래프를 결합하는 방법을 알아보겠습니다.

Seaborn은 Matplotlib를 기반으로 하는 데이터 시각화 라이브러리로, 간단하고 직관적인 인터페이스로 다양한 유형의 그래프를 생성할 수 있습니다. Seaborn을 사용하면 데이터 시각화 작업을 훨씬 용이하게 할 수 있습니다.

이제 seaborn을 사용하여 여러 그래프를 결합하는 방법을 살펴보겠습니다.

1. 그래프 결합하기

Seaborn은 여러 그래프를 결합하기 위해 subplot 함수를 제공합니다. subplot 함수는 그래프를 행렬 형태로 배열하고 각각에 데이터를 할당합니다.

다음은 subplot을 사용하여 결합된 그래프를 생성하는 예제 코드입니다.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터셋 로드
tips = sns.load_dataset("tips")

# 그래프 생성
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))

# 첫 번째 그래프
sns.boxplot(ax=axes[0, 0], x='day', y='total_bill', data=tips)
axes[0, 0].set_title('Boxplot')

# 두 번째 그래프
sns.violinplot(ax=axes[0, 1], x='day', y='total_bill', data=tips)
axes[0, 1].set_title('Violinplot')

# 세 번째 그래프
sns.barplot(ax=axes[1, 0], x='day', y='total_bill', data=tips)
axes[1, 0].set_title('Barplot')

# 네 번째 그래프
sns.scatterplot(ax=axes[1, 1], x='total_bill', y='tip', data=tips)
axes[1, 1].set_title('Scatterplot')

# 그래프 간격 조정
plt.tight_layout()

# 그래프 출력
plt.show()

위 코드에서는 2x2 크기의 subplot을 생성하고, 각 그래프에 해당하는 함수(boxplot, violinplot, barplot, scatterplot)를 사용하여 데이터 시각화를 수행합니다. 각 그래프에는 해당하는 데이터를 할당하고, 제목을 설정합니다. 마지막으로 tight_layout 함수를 호출하여 그래프 간의 간격을 조정합니다.

2. 그래프 스타일 설정하기

Seaborn은 그래프의 스타일을 손쉽게 변경할 수 있는 기능을 제공합니다. 다양한 스타일 옵션을 사용하여 그래프의 색상, 라인 스타일, 배경 등을 커스터마이징할 수 있습니다.

sns.set(style='darkgrid')

# 그래프 생성
sns.lineplot(x='year', y='passengers', data=flights)

# 그래프 출력
plt.show()

위 코드에서는 set 함수를 사용하여 그래프의 스타일을 ‘darkgrid’로 설정하였습니다. lineplot 함수를 사용하여 데이터를 그래프로 표현하고, show 함수를 호출하여 그래프를 출력합니다.

3. 그래프 색상 설정하기

Seaborn은 그래프에서 사용되는 색상을 다양하게 설정할 수 있는 기능을 제공합니다. color_palette 함수를 사용하여 색상 팔레트를 지정하거나, set_palette 함수를 사용하여 전체 그래프의 색상을 변경할 수 있습니다.

# 색상 팔레트 지정
colors = sns.color_palette("dark")

# 그래프 생성
sns.barplot(x='day', y='total_bill', data=tips, palette=colors)

# 그래프 출력
plt.show()

위 코드에서는 color_palette 함수를 사용하여 ‘dark’ 색상 팔레트를 지정하였고, barplot 함수의 palette 인자에 해당 색상 팔레트를 할당하여 그래프의 색상을 변경하였습니다.

Seaborn을 사용하면 다양한 그래프를 결합하고 색상 등을 커스터마이징하는 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다. 여러 그래프를 결합하여 시각적으로 효과적인 결과물을 얻을 수 있으니, seaborn 라이브러리를 활용하여 데이터 시각화 작업을 보다 즐겁게 수행해보세요.