파이썬의 데이터 시각화 라이브러리는 맷플롯립(Matplotlib)이 대표적이지만, 맷플롯립은 다소 복잡한 코드와 시각화 기능의 한계로 인해 데이터 분석가들에게 어려움을 줍니다. 이런 맷플롯립의 단점을 보완하고 다양한 통계 차트와 색상 테마 등의 기능을 제공하는 라이브러리가 바로 시본(Seaborn)입니다.
시본은 맷플롯립을 기반으로 만들어졌기 때문에, 맷플롯립과 함께 사용할 수 있습니다. 또한, 다양한 색상 팔레트와 스타일 옵션을 제공하여 사용자가 원하는 시각화를 쉽게 구현할 수 있습니다.
시본의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 카테고리 데이터의 분포를 보여주는 violinplot, stripplot, swarmplot 등의 차트 제공 카테고리 데이터는 성별, 연령대, 지역 등과 같이 그룹화된 데이터를 말합니다. 이러한 데이터를 시각화하면 각 그룹의 특성을 쉽게 파악할 수 있습니다.
- 커널 밀도 추정 및 러그 플롯 등 1차원 실수 분포 시각화 기능 커널 밀도 추정은 데이터의 밀도를 추정하는 방법 중 하나이며, 러그 플롯은 데이터의 분포를 시각화하는 방법 중 하나입니다.
- 상관관계 행렬을 히트맵으로 시각화하는 기능
- 상관관계 행렬은 두 변수 간의 상관관계를 나타내는 행렬입니다. 이를 시각화하면 두 변수 간의 상관관계를 쉽게 파악할 수 있습니다.
예를 들어, 시본을 이용하여 요일별 전체 팁의 분포를 시각화하는 방법은 다음과 같습니다.
pythonCopy code
import seaborn as sns
sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
plt.title("요일별 전체 팁의 Violin Plot") plt.show()
위 코드를 실행하면 다음과 같은 시각화가 나타납니다.
위 그림은 요일별로 전체 팁의 분포를 보여줍니다. 월요일과 화요일에는 전체 팁의 평균이 낮고, 수요일부터 금요일까지는 전체 팁의 평균이 높아지는 것을 알 수 있습니다.
시본은 이와 같이 다양한 시각화 기능을 제공하여 데이터 분석가들이 데이터를 쉽게 이해하고 분석할 수 있도록 도와줍니다.
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