코딩하는집사

츄르사려고 코딩하는 코집사입니다.

1. Seaborn이란?

1) matplotlib를 기반으로 한 파이썬 데이터 시각화 라이브러리

2) 매력적이고 유익한 통계 그래픽을 그리기 위한 High-level의 인터페이스 제공

2. Seaborn plot 종류

- 예제 데이터는 seaborn 라이브러리에서 제공하는 iris 데이터를 사용했습니다.

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns

iris = sns.load_dataset('iris')

iris.head()

1) regplot

- regplot은 선형회귀분석처럼 데이터들의 선형성을 확인할 수 있습니다.

ax = sns.regplot(x='sepal_length', y='sepal_width', data = iris)
ax.set_xlabel('sepal_length')
ax.set_ylabel('sepal_width')
ax.set_title('iris regplot')

2) jointplot

- regplot처럼 선형성은 확인할 수 없지만, 점 데이터 분포를 확인할 수 있고, 바깥쪽 그래프에서 막대그래프도 밀집도를 확인할 수 있다.

ax = sns.jointplot(x='sepal_length', y='sepal_width', data = iris)

3) kde

- 기상예보의 등고선 형태로 데이터의 밀집 정도를 확인할 수 있다.

kde, ax = plt.subplots()
ax = sns.kdeplot(data=iris['sepal_length'],
           data2=iris['sepal_width'],
           shade=True)

4) barplot

ax = sns.barplot(x = 'species', y = 'sepal_width', data = iris)

5) boxplot

ax = sns.boxplot(x = 'species', y = 'sepal_width', data = iris)

6) pairplot

ax = sns.pairplot(data = iris)

7) countplot

ax = sns.countplot(x = 'species', data = iris)