Seaborn은 통계적 데이터 시각화에 사용되는 파이썬 라이브러리입니다. Matplotlib의 기능을 보완하고 있으며, 아름답고 직관적인 시각화를 쉽게 만들어줍니다. 이번 글에서는 Seaborn의 주요 기능을 소개하고, 어떻게 사용하는지 알아보겠습니다.

설치

Seaborn을 설치하기 위해서는 pip를 사용할 수 있습니다. 다음 명령을 터미널에서 실행하여 Seaborn을 설치할 수 있습니다:

pip install seaborn

주요 기능

Seaborn은 다양한 종류의 통계적 시각화를 지원합니다. 몇 가지 대표적인 기능을 소개하겠습니다.

1. 색상 팔레트

Seaborn은 다양한 색상 팔레트를 제공합니다. 이러한 색상 팔레트를 사용하면 데이터를 색으로 시각화할 때 더욱 효과적으로 구분할 수 있습니다. 다음은 Seaborn에서 제공하는 몇 가지 색상 팔레트의 예시입니다:

import seaborn as sns

# 디폴트 색상 팔레트
sns.set_palette("pastel")

# 멀티 컬러 색상 팔레트
sns.set_palette("husl")

# 그래디언트 색상 팔레트
sns.set_palette("coolwarm")

2. 데이터 분포 시각화

Seaborn은 주어진 데이터의 분포를 직관적으로 시각화할 수 있는 다양한 함수를 제공합니다. 예를 들어, distplot 함수를 사용하면 히스토그램과 커널 밀도 추정을 한 번에 표현할 수 있습니다:

import seaborn as sns

# 데이터 분포 시각화
data = [1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 5]
sns.distplot(data)

3. 선형 관계 시각화

Seaborn은 두 변수 간의 선형 관계를 시각화하는 데 도움을 줍니다. lmplot 함수를 사용하여 산점도와 회귀 선을 함께 표시할 수 있습니다:

import seaborn as sns

# 선형 관계 시각화
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
sns.lmplot(x=x, y=y)  

참고 자료

Seaborn 공식 문서(https://seaborn.pydata.org/)에는 더 많은 튜토리얼과 예제 코드를 찾을 수 있습니다. Seaborn에 대한 더 자세한 내용을 알고 싶다면, 아래 자료를 참고해보세요:

• Seaborn Gallery - 다양한 시각화 예제
• Seaborn Example Notebooks - Seaborn 예제 노트북

Seaborn을 사용하여 통계적 데이터 시각화를 수행해보세요!