Seaborn은 파이썬 시각화 라이브러리로, Matplotlib에 기반하여 만들어진 고수준 인터페이스를 제공합니다. 이 라이브러리를 사용하면 간단한 코드로 다양한 시각화 플롯을 만들 수 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 Seaborn을 사용하여 히스토그램, 파이 차트, 박스 플롯 등 다양한 플롯 유형을 만드는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

히스토그램

히스토그램은 데이터의 분포를 시각화하는데 사용됩니다. Seaborn을 사용하면 간단하게 히스토그램을 만들 수 있습니다.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 생성
data = sns.load_dataset('tips')['total_bill']

# 히스토그램 생성
sns.histplot(data, kde=True)
plt.show()

파이 차트

파이 차트는 범주별 데이터의 상대적인 비율을 보여주는데 사용됩니다. Seaborn을 사용하여 파이 차트를 만들어 보겠습니다.

# 데이터 생성
data = [50, 30, 20]
labels = ['A', 'B', 'C']

# 파이 차트 생성
plt.pie(data, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.show()

박스 플롯

박스 플롯은 데이터의 분포와 이상치를 시각화하는데 사용됩니다. Seaborn을 사용하여 박스 플롯을 만들어 보겠습니다.

# 데이터 생성
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
tips = sns.load_dataset('tips')

# 박스 플롯 생성
sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=tips)
plt.show()

이렇게 다양한 플롯을 Seaborn을 사용하여 간단하게 만들어볼 수 있습니다. Seaborn의 다양한 기능을 활용하여 데이터를 더 잘 이해하고 시각화할 수 있습니다.

참고:

• Seaborn 공식 문서
• Seaborn GitHub 저장소