Seaborn은 Python에서 데이터 시각화를 위한 강력한 라이브러리입니다. 이 블로그 포스트에서는 Seaborn을 사용하여 데이터 점의 색상을 설정하는 방법을 알아보겠습니다.

데이터 준비

먼저, Seaborn에서 제공하는 샘플 데이터셋을 사용하여 예제를 진행하겠습니다. Seaborn에는 여러 가지 예제 데이터셋이 있지만, 여기서는 “tips” 데이터셋을 사용하겠습니다.

import seaborn as sns

# 샘플 데이터셋 로드
tips = sns.load_dataset("tips")

데이터 점 색상 설정

Seaborn에서는 scatterplot() 함수를 사용하여 산점도를 그릴 수 있습니다. 이 함수는 hue 매개변수를 통해 데이터 점의 색상을 설정할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 산점도 그리기
sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="smoker")

# 그래프 제목 설정
plt.title("Total Bill vs. Tip")

# 그래프 출력
plt.show()

위의 코드는 “total_bill”과 “tip”을 x축과 y축으로 사용하여 “smoker” 변수에 따라 데이터 점의 색상을 설정한 산점도를 그리는 예제입니다. “smoker” 변수가 “Yes” 및 “No” 값을 가지므로, 해당 값을 기준으로 데이터 점의 색상이 결정됩니다.

결과 확인

위의 코드를 실행하면 산점도 그래프가 생성됩니다. 각 데이터 점은 “smoker” 변수 값에 따라 다른 색상으로 표시되며, 그래프의 제목은 “Total Bill vs. Tip”으로 설정됩니다.

위의 그래프에서 볼 수 있듯이, “smoker”가 “Yes”인 경우와 “No”인 경우에 따라 데이터 점의 색상이 달라짐을 확인할 수 있습니다.

이처럼 Seaborn을 사용하여 데이터 점의 색상을 설정할 수 있습니다. Seaborn은 데이터 시각화에 유용한 다양한 기능과 스타일을 제공하기 때문에, 데이터 분석 및 시각화에 활용해보세요.