데이터 시각화는 데이터의 관계와 패턴을 이해하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. Seaborn은 Python에서 데이터 시각화를 위한 인기있는 라이브러리 중 하나입니다.

이번 블로그 포스트에서는 Seaborn을 사용하여 산점도를 그리는 방법을 알아보겠습니다.

설치하기

Seaborn을 설치하려면 다음 명령을 사용합니다:

pip install seaborn

산점도 그리기

먼저 필요한 패키지를 가져옵니다:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

다음으로 데이터를 로드합니다. 여기서는 seaborn 라이브러리에 기본으로 제공되는 ‘tips’ 데이터셋을 사용하겠습니다:

data = sns.load_dataset('tips')

이제 sns.scatterplot() 함수를 사용하여 산점도를 그릴 수 있습니다. 예를 들어, 팁과 전체 지불 금액 사이의 관계를 알고 싶다면 다음과 같이 작성할 수 있습니다:

sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=data)
plt.show()

위의 코드를 실행하면 산점도가 그려진 차트를 확인할 수 있습니다.

추가적인 설정

Seaborn은 다양한 스타일과 설정을 제공하여 그래프를 더욱 멋지게 꾸밀 수 있습니다. 예를 들어, 배경을 어두운 테마로 변경하고 x축과 y축의 레이블을 추가하려면 다음과 같이 설정할 수 있습니다:

sns.set_style("darkgrid")

sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=data)
plt.xlabel("Total Bill")
plt.ylabel("Tip")
plt.show()

위의 코드를 실행하면 더욱 멋진 산점도 그래프를 확인할 수 있습니다.

결론

Seaborn은 간편하게 산점도를 그릴 수 있는 강력한 도구입니다. 이번 포스트를 통해 간단하게 산점도를 그리는 방법을 알아보았습니다. Seaborn의 다른 기능들도 찾아보면 데이터 시각화에 더욱 다양한 옵션을 제공할 수 있습니다.

추가 자료:

• Seaborn 공식 문서
• Seaborn 산점도 예제