Seaborn은 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리 중 하나로, Matplotlib을 기반으로 만들어진 라이브러리입니다. Seaborn은 Matplotlib에 비해 더 간단하고 예쁜 시각화 결과를 만들 수 있어 많은 사람들에게 인기가 있습니다. 이번에는 Seaborn을 사용하여 체육 수업의 참여도 데이터를 시각화해보겠습니다.

1. 필요한 라이브러리 import하기

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

2. 데이터 불러오기

먼저 체육 수업의 참여도 데이터를 불러옵니다. 예를 들어 다음과 같은 데이터가 있다고 가정해봅시다.

import pandas as pd

data = {
    '학생 이름': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
    '참여도': [90, 70, 80, 95, 75]
}

df = pd.DataFrame(data)

3. 시각화하기

이제 Seaborn을 사용하여 데이터를 시각화해보겠습니다. 참여도를 기준으로 학생들을 정렬한 막대 그래프를 그립니다.

plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x='학생 이름', y='참여도', data=df.sort_values(by='참여도', ascending=False))
plt.xlabel('학생 이름')
plt.ylabel('참여도')
plt.title('체육 수업 참여도')
sns.despine()
plt.show()

4. 결과 확인하기

위의 코드를 실행하면 참여도가 높은 학생부터 낮은 순으로 정렬된 막대 그래프가 출력됩니다. 이 그래프를 통해 체육 수업의 참여도를 한 눈에 확인할 수 있습니다.

마무리

Seaborn을 사용하여 체육 수업의 참여도 데이터를 시각화하는 방법에 대해 알아보았습니다. Seaborn을 통해 손쉽게 예쁘고 직관적인 시각화 결과를 얻을 수 있으므로, 데이터 분석 및 시각화에 유용하게 활용할 수 있습니다. 더 많은 Seaborn의 기능을 알고 싶다면 공식 문서를 참고해보세요.

sns.barplot(x='학생 이름', y='참여도', data=df.sort_values(by='참여도', ascending=False))

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