Seaborn으로 산점도 그리기

03 Nov 2023

seaborn

개요

Seaborn은 파이썬 데이터 시각화 라이브러리 중 하나로, Matplotlib을 기반으로 만들어진 고급화된 그래프를 그리기 위해 사용됩니다. 이번 포스트에서는 Seaborn을 사용하여 산점도를 그리는 방법에 대해 알아보겠습니다.

산점도(Scatter plot)

산점도는 두 개의 변수 간의 관계를 시각화하는데 사용되는 그래프입니다. X축과 Y축에 대응되는 변수들의 값을 표시하고, 각 변수들 간의 관계를 확인할 수 있습니다.

Seaborn으로 산점도 그리기

Seaborn 라이브러리를 사용하여 산점도를 그리려면 다음의 단계를 따라야 합니다:

Seaborn 라이브러리를 import 합니다.
```
 import seaborn as sns
```
산점도를 그릴 데이터를 준비합니다. 예를 들어, 두 개의 변수(Y, X)로 이루어진 데이터프레임 “df”가 있다고 가정해봅시다.
sns.scatterplot() 함수를 사용하여 산점도를 그립니다. 이 함수는 x, y, data 파라미터를 받아들입니다. x는 X축에 해당하는 변수를, y는 Y축에 해당하는 변수를 지정하고, data는 사용할 데이터프레임을 지정합니다.
```
sns.scatterplot(x="X", y="Y", data=df)
```
그래프에 추가적인 스타일링이나 플롯 설정을 적용할 수 있습니다. Seaborn 라이브러리의 다양한 함수와 인자들을 사용하여 그래프를 원하는대로 꾸밀 수 있습니다.
```
sns.scatterplot(x="X", y="Y", data=df, marker='s', color='g')
sns.set_style("whitegrid")
sns.despine()
# 더 많은 스타일 및 설정을 적용할 수 있습니다.
```

예제 코드

import seaborn as sns

# 예제 데이터프레임 생성
data = {'X': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Y': [2, 4, 6, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 산점도 그리기
sns.scatterplot(x="X", y="Y", data=df)

# 스타일링 및 플롯 설정
sns.scatterplot(x="X", y="Y", data=df, marker='s', color='g')
sns.set_style("whitegrid")
sns.despine()

결론

Seaborn은 간편한 문법과 다양한 스타일링 옵션을 제공하여 산점도를 그리는 과정을 간편하게 만들어 줍니다. 데이터 시각화를 통해 변수들 간의 관계를 시각적으로 이해하는데 도움이 되는 Seaborn을 활용해 보세요.

개요

산점도(Scatter plot)

Seaborn으로 산점도 그리기

예제 코드

결론

References