커널 밀도 추정(Kernel Density Estimation)은 통계적으로 확률 분포의 형태를 추정하는 방법 중 하나입니다. 이 방법을 사용하면 데이터의 분포를 시각화할 수 있는 플롯을 그릴 수 있습니다.

이번 포스트에서는 Python의 시각화 라이브러리인 Seaborn을 사용하여 커널 밀도 추정 플롯을 그리는 방법에 대해 알아보겠습니다.

필요한 패키지 설치

먼저, Seaborn 패키지가 설치되어 있어야 합니다. 아래 명령어를 사용하여 Seaborn 패키지를 설치합니다.

pip install seaborn

데이터 준비

데이터를 준비해야 합니다. 이 예제에서는 Seaborn 패키지에 기본으로 제공되는 tips 데이터셋을 사용하겠습니다. 이 데이터셋은 레스토랑에서 팁을 주고 받은 정보를 담고 있습니다.

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset('tips')

커널 밀도 추정 플롯 그리기

이제 seaborn.kdeplot() 함수를 사용하여 커널 밀도 추정 플롯을 그릴 수 있습니다. 이 함수는 주어진 데이터의 밀도 곡선을 추정하여 그립니다.

sns.kdeplot(data=tips, x='total_bill')

위 코드는 tips 데이터셋의 total_bill 열에 대한 커널 밀도 추정 플롯을 그립니다. data 인자에는 데이터셋을, x 인자에는 밀도 플롯을 그릴 열을 지정합니다.

그래프 스타일 및 기타 설정

커널 밀도 추정 플롯을 좀 더 깔끔하게 그리기 위해 다양한 스타일 및 기타 설정을 적용할 수 있습니다.

sns.set(style='darkgrid')

sns.kdeplot(data=tips, x='total_bill', bw_adjust=0.3, shade=True)
plt.title("Kernel Density Estimation Plot of Total Bill")
plt.xlabel("Total Bill")
plt.ylabel("Density")
plt.show()

위 코드에서 sns.set() 함수를 사용하여 그래프의 스타일을 darkgrid로 설정하였습니다. bw_adjust 인자를 조정하여 밀도 추정의 부드러움을 조절할 수 있으며, shade 인자를 True로 설정하면 밀도 곡선 아래를 채색합니다.

또한, plt.title(), plt.xlabel(), plt.ylabel() 함수를 사용하여 그래프에 제목과 축 레이블을 추가할 수 있습니다.

결론

이번 포스트에서는 Seaborn을 사용하여 커널 밀도 추정 플롯을 그리는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 데이터의 분포를 시각적으로 파악할 수 있으며, 데이터 분석 및 시각화에 유용하게 활용할 수 있습니다.

더 많은 정보와 예제 코드는 Seaborn의 공식 문서를 참고하세요.

참고 문서: Seaborn 공식 문서