Seaborn은 데이터 시각화를 위한 파이썬 라이브러리로, Matplotlib에 기반하여 만들어진 고급 시각화 도구입니다. Seaborn을 사용하면 보다 쉽고 예쁜 그래프를 그릴 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Seaborn을 사용하여 다중 플롯을 그리는 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. 필요한 라이브러리 설치
먼저 Seaborn을 설치해야 합니다. 아래 명령을 사용하여 Seaborn을 설치해주세요.
pip install seaborn
2. 데이터 준비
다중 플롯을 그리기 위해 예제 데이터를 사용하겠습니다. Seaborn에는 예제 데이터셋이 내장되어 있습니다. 이 중에서 “tips” 데이터셋을 사용해보겠습니다. 아래 코드를 실행하여 데이터를 불러오세요.
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
3. 다중 플롯 그리기
Seaborn은 FacetGrid 클래스를 사용하여 다중 플롯을 그릴 수 있습니다. FacetGrid 클래스는 데이터를 그룹별로 나누고, 각 그룹에 대해 서로 다른 그래프를 그리는 유용한 기능을 제공합니다.
예를 들어, “tips” 데이터셋에서 “day” 열을 기준으로 그룹을 나누고, “total_bill”과 “tip” 열에 대한 분포를 시각화해보겠습니다. 아래 코드를 실행하여 다중 플롯을 그려보세요.
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# FacetGrid 객체 생성
g = sns.FacetGrid(tips, col="day")
# 그래프 그리기
g.map(plt.hist, "total_bill")
g.map(plt.hist, "tip")
# 그래프 출력
plt.show()
위 코드를 실행하면 “day” 열의 각 그룹에 대해 “total_bill”과 “tip”에 대한 히스토그램이 그려집니다. 각 그룹별로 서로 다른 그래프를 그릴 수 있습니다.
4. 그래프 스타일 변경
Seaborn은 기본적으로 깔끔하고 예쁜 스타일을 제공합니다. 다중 플롯의 스타일도 손쉽게 변경할 수 있습니다. 예를 들어, 그래프의 배경색을 변경하고, 축의 레이블을 추가해보겠습니다. 아래 코드를 실행하여 스타일을 변경해보세요.
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# FacetGrid 객체 생성
g = sns.FacetGrid(tips, col="day")
# 배경색 변경
g.set(facecolor="#EAEAEA")
# 그래프 그리기
g.map(plt.hist, "total_bill")
g.map(plt.hist, "tip")
# 축 레이블 추가
g.set_axis_labels("Total Bill", "Tip")
# 그래프 출력
plt.show()
위 코드를 실행하면 그래프의 배경색이 변경되고, 축에 레이블이 추가됩니다. 이렇게 다양한 스타일을 적용하여 보다 예쁘고 유익한 다중 플롯을 그릴 수 있습니다.
마치며
이번 포스트에서는 Seaborn을 사용하여 다중 플롯을 그리는 방법에 대해 알아보았습니다. Seaborn은 다양한 예쁜 그래프를 그릴 수 있는 기능을 제공하므로, 데이터 시각화에 유용한 도구로 활용할 수 있습니다. 추가적으로 Seaborn의 다른 기능들도 공부해보세요.
참고 자료
- Seaborn 공식 문서: seaborn.pydata.org
- Seaborn 예제 데이터셋: seaborn.pydata.org/datasets/index.html
- Matplotlib 공식 문서: matplotlib.org