Seaborn은 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리로서, Matplotlib에 기반하여 좀 더 간편하고 멋진 시각화를 제공합니다. 이번 블로그 포스트에서는 Seaborn을 사용하여 다중 매트릭스 플롯(multi-matrix plot)을 그리는 방법에 대해 알아보겠습니다.

필요한 패키지 설치하기

다음과 같이 seaborn 패키지를 설치해야 합니다:

pip install seaborn

데이터 준비하기

먼저, Seaborn의 예제 데이터인 “iris” 데이터셋을 사용해보겠습니다. 다음 코드를 사용하여 데이터를 불러옵니다:

import seaborn as sns

iris = sns.load_dataset('iris')

다중 매트릭스 플롯 그리기

Seaborn을 사용하여 다중 매트릭스 플롯을 그리기 위해서는 pairplot 함수를 사용합니다. 이 함수는 데이터셋의 각 열에 대해서 해당 열과 다른 열 간의 관계를 시각화합니다.

sns.set(style="ticks")

sns.pairplot(iris, hue="species")

위의 코드에서 hue 인자는 데이터셋의 범주형 변수를 지정하여 각 범주별로 다른 색상을 사용하여 시각화할 수 있도록 합니다.

결과 확인하기

위의 코드를 실행하면, 다중 매트릭스 플롯이 그려집니다. 각 열끼리의 산점도 플롯(scatter plot)과 히스토그램(histogram)이 함께 표시됩니다. 범주별로 색상이 다르게 표시되어 각 범주의 분포를 쉽게 확인할 수 있습니다.

결론

Seaborn의 pairplot 함수를 사용하면 다중 매트릭스 플롯을 간편하게 그릴 수 있습니다. 데이터셋의 여러 변수 간의 관계를 한눈에 파악할 수 있으며, 색상을 활용하여 범주별로 비교할 수 있습니다. Seaborn을 사용하면 아름다운 시각화를 빠르게 만들 수 있으므로, 데이터 분석 및 탐색에 유용한 도구입니다.

참고 자료

• Seaborn 공식 문서: https://seaborn.pydata.org/
• Seaborn 예제 데이터셋: https://github.com/mwaskom/seaborn-data