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[python] Seaborn을 사용한 조건부 산점도 플롯 그리기

Seaborn은 파이썬 데이터 시각화 라이브러리로서, Matplotlib에 기반하여 좀 더 간편하고 멋진 시각화를 제공합니다. Seaborn을 사용하여 조건부 산점도 플롯을 그리는 방법을 살펴보겠습니다.

1. Seaborn 설치하기

Seaborn을 사용하기 위해서는 먼저 설치해야 합니다. 파이썬 패키지 관리자인 pip를 사용하여 아래의 명령어를 실행하세요.

pip install seaborn

2. 예제 데이터셋 불러오기

Seaborn에는 다양한 예제 데이터셋이 포함되어 있습니다. 이 중에서 tips 데이터셋을 사용하여 조건부 산점도 플롯을 그려보겠습니다. tips 데이터셋은 음식점에서의 고객들의 팁과 관련된 정보를 담고 있습니다.

import seaborn as sns

# tips 데이터셋 로드
tips = sns.load_dataset('tips')

3. 조건부 산점도 플롯 그리기

조건부 산점도 플롯은 두 개의 변수에 대한 상관관계를 시각화하는데 사용됩니다. 산점도 플롯의 색상, 크기, 스타일 등을 조건에 따라 다르게 표현할 수 있습니다.

# 조건에 따라 색상, 크기, 스타일을 지정하여 조건부 산점도 플롯 그리기
sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="size", size="size", style="sex")

# 플롯에 제목과 축 이름 추가
plt.title("Conditioned Scatterplot of Tips Data")
plt.xlabel("Total Bill")
plt.ylabel("Tip")

# 그래프 출력
plt.show()

위의 코드를 실행하면, tips 데이터셋에서 total_bill과 tip 변수의 상관관계를 조건에 따라 색상, 크기, 스타일로 표현한 조건부 산점도 플롯이 그려집니다. X축은 total_bill, Y축은 tip으로 설정되며, hue는 인원 수(size), size는 점의 크기, style은 성별(sex)에 따라 다른 스타일로 표현됩니다.

이제, Seaborn을 사용하여 조건부 산점도 플롯을 그리는 방법을 알게 되었습니다. Seaborn은 다양한 시각화 기능을 제공하므로, 데이터 분석 및 시각화에 활용할 수 있는 강력한 도구입니다.

참고 링크:

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