Seaborn은 Python에서 많이 사용되는 데이터 시각화 도구입니다. Seaborn을 사용하면 데이터를 더 쉽고 예쁘게 시각화할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 Seaborn을 사용하여 데이터 시각화에서 색상 설정하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. Seaborn에서 색상 설정하기

Seaborn에서 색상을 설정하는 가장 간단한 방법은 color_palette 함수를 사용하는 것입니다. 이 함수는 기본적으로 내장된 색상 팔레트를 반환합니다. 예를 들어 color_palette("husl")은 Hue, Saturation, Lightness를 기반으로 한 색상 팔레트를 반환합니다.

다음은 color_palette 함수를 사용하여 색상 팔레트를 설정하는 예제입니다:

import seaborn as sns

# 색상 팔레트 설정
colors = sns.color_palette("husl")

# 데이터 시각화
sns.barplot(x=[1, 2, 3, 4], y=[10, 20, 30, 40], palette=colors)

이 예제에서는 husl 색상 팔레트를 사용하여 막대 그래프의 색상을 설정하고 있습니다.

2. 커스텀 색상 설정하기

때로는 내장된 색상 팔레트로는 원하는 색상을 얻기 어려울 수 있습니다. 이 경우에는 직접 커스텀 색상을 설정할 수도 있습니다. 이를 위해서는 RGB 값 또는 HEX 코드를 사용하여 색상을 지정해야 합니다.

다음은 커스텀 색상을 설정하는 예제입니다:

import seaborn as sns

# 커스텀 색상 설정
colors = ["#FF0000", "#00FF00", "#0000FF"]

# 데이터 시각화
sns.barplot(x=[1, 2, 3], y=[10, 20, 30], palette=colors)

이 예제에서는 빨강, 초록, 파랑의 HEX 코드를 사용하여 커스텀 색상을 설정하고 있습니다.

3. 색상 순서 설정하기

Seaborn에서는 데이터의 순서에 따라 색상을 설정할 수도 있습니다. 예를 들어 데이터가 카테고리 형태로 구분되어 있을 때, 각 카테고리에 대해 서로 다른 색상을 사용할 수 있습니다.

다음은 데이터의 순서에 따라 색상을 설정하는 예제입니다:

import seaborn as sns

# 데이터 순서 설정
category_order = ["A", "B", "C"]

# 데이터 시각화
sns.barplot(x=["A", "B", "C"], y=[10, 20, 30], order=category_order)

이 예제에서는 데이터의 순서를 category_order 리스트로 설정하고 있습니다. 따라서 A, B, C 순서대로 막대 그래프가 그려집니다.

마무리

이번 포스트에서는 Seaborn을 사용하여 데이터 시각화에서 색상을 설정하는 방법에 대해 알아보았습니다. Seaborn은 다양한 색상 팔레트를 제공하고 커스텀 색상 설정도 가능하므로, 데이터 시각화를 더욱 다채롭게 만들 수 있습니다. Seaborn 공식 문서를 참조하면 더 많은 색상 설정 방법을 알 수 있습니다.

• Seaborn 공식 문서

더 많은 Seaborn 기능과 활용 방법을 알아보기 위해서는 공식 문서를 참조해주세요.