소개

자율 주행 자동차는 최근 기술의 중요한 발전 중 하나입니다. 이러한 자동차는 다양한 센서들을 사용하여 주행 중에 환경을 인식하고 결정을 내립니다. 데이터 시각화는 이러한 자동차의 센서 데이터를 분석하고 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. Seaborn은 파이썬의 시각화 라이브러리로, 데이터 시각화를 위해 사람들에게 많은 도구와 기능을 제공합니다.

데이터 로딩

분석할 자율 주행 자동차 데이터를 로딩해야 합니다. 예를 들어, ‘car_data.csv’라는 CSV 파일이 있다고 가정해보겠습니다. 이 파일은 자동차의 속도, 가속도, 조향각 등을 기록한 데이터를 포함하고 있습니다. Pandas를 사용하여 데이터를 로딩할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 데이터 로딩
data = pd.read_csv('car_data.csv')

데이터 시각화

Seaborn을 사용하여 자율 주행 자동차 데이터를 시각화하는 것은 간단합니다. 아래는 몇 가지 기본적인 예시입니다.

Scatter Plot

산점도(scatter plot)는 데이터의 관계를 파악하기 위해 사용되는 가장 기본적인 시각화 방법입니다. Seaborn의 scatterplot 함수를 사용하여 속도와 가속도 사이의 관계를 시각화할 수 있습니다.

import seaborn as sns

# Scatter plot
sns.scatterplot(x="speed", y="acceleration", data=data)

Box Plot

상자 그림(box plot)은 데이터의 분포를 시각화하는 데 사용됩니다. Seaborn의 boxplot 함수를 사용하여 속도와 조향각 간의 관계를 시각화할 수 있습니다.

# Box plot
sns.boxplot(x="speed", y="steering_angle", data=data)

결론

Seaborn을 사용하여 자율 주행 자동차 데이터를 시각화하는 방법을 살펴보았습니다. 이는 데이터 분석 및 모델링에 귀중한 도구가 될 수 있으며, 데이터의 관계를 시각적으로 이해하고 탐색할 수 있습니다.

참고 자료

• Seaborn 공식 문서: https://seaborn.pydata.org/
• Pandas 공식 문서: https://pandas.pydata.org/