Seaborn은 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리 중 하나로, Matplotlib보다 사용하기 쉽고 보기 좋은 그래프를 생성할 수 있습니다. 이번에는 Seaborn을 사용하여 히스토그램을 그리는 방법을 알아보겠습니다.

1. 필요한 패키지 설치

히스토그램을 그리기 위해 Seaborn 패키지를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install seaborn

2. 데이터 준비

히스토그램을 그리기 위해 먼저 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어, 나이 데이터를 가지고 있다고 가정해봅시다. 다음과 같이 나이 데이터를 생성할 수 있습니다.

import numpy as np

# 1000명의 나이 데이터 생성
np.random.seed(0)
age_data = np.random.randint(0, 100, size=1000)

3. 히스토그램 그리기

Seaborn을 사용하면 간단하게 히스토그램을 그릴 수 있습니다. 다음 코드를 실행하여 나이 데이터의 히스토그램을 그려봅시다.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 히스토그램 그리기
sns.histplot(age_data, kde=True)

# 그래프 제목 설정
plt.title("Age Distribution")

# x축, y축 레이블 설정
plt.xlabel("Age")
plt.ylabel("Count")

# 그래프 출력
plt.show()

위 코드를 실행하면 나이 데이터의 분포에 따른 히스토그램과 커널 밀도 추정(Kernel Density Estimation) 그래프가 출력됩니다. 히스토그램은 x축으로 나이를, y축으로 해당 나이의 데이터 개수를 나타내며, 커널 밀도 추정 그래프는 데이터 분포의 부드러운 곡선을 보여줍니다.

마무리

Seaborn을 사용하여 히스토그램을 그리는 방법을 알아보았습니다. Seaborn은 다양한 그래프 유형을 지원하므로 데이터 시각화에 유용하게 활용할 수 있습니다. 상세한 사용법은 Seaborn 공식 문서를 참고하시기 바랍니다. #datavisualization #seaborn