SciPy는 파이썬에서 과학적이고 수치적인 계산을 수행하는 라이브러리 중 하나입니다. SciPy의 scatter_matrix 함수를 사용하면 다변량 데이터의 산점도 행렬을 쉽게 그릴 수 있습니다.

1. 필요한 라이브러리 설치하기

먼저, SciPy와 matplotlib를 설치해야 합니다. 아래 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install scipy matplotlib

2. 산점도 행렬 그리기

다음은 scatter_matrix 함수를 사용하여 산점도 행렬을 그리는 예제입니다. 이 예제에서는 iris 데이터셋을 사용합니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import scatter_matrix
from sklearn.datasets import load_iris

# iris 데이터셋 로드
data = load_iris().data
target = load_iris().target

# 산점도 행렬 그리기
fig, ax = plt.subplots()
scatter_matrix(data, c=target, ax=ax)

plt.show()

위 코드를 실행하면 iris 데이터셋의 4개의 속성에 대한 산점도 행렬이 그려집니다. 클래스별로 색상을 구분하여 표시하므로 각 속성간의 상관 관계와 클래스간의 분포를 한 번에 확인할 수 있습니다.

3. 결과 확인하기

아래는 위 코드의 실행 결과입니다.

각 속성에 대한 산점도가 대각선을 기준으로 대칭적으로 표시되고, 속성간의 관계와 클래스별 분포를 한 번에 확인할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 패턴이나 군집 여부 등을 시각적으로 파악할 수 있습니다.

4. 결론

SciPy의 scatter_matrix 함수는 다변량 데이터의 산점도를 그리기 위한 간편한 방법을 제공합니다. 해당 함수를 사용하여 데이터의 분포와 속성 간의 관계를 한 눈에 확인할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 분석 및 시각화에 도움이 되는 정보를 얻을 수 있습니다.

참고 자료

• SciPy 공식 문서: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.scatter_matrix.html
• Matplotlib 공식 문서: https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter_matrix.html