오늘은 Python을 가지고 matplotlib에 기반한 통계 그래프를 그리는 Seaborn 패키지에 대하여 알아보려 합니다.

seaborn 설치

우선 virtualenv로 파이썬 환경을 분리해줍니다.

pip3 install virtualenv

virtualenv -mvenv env

env라는 이름의 가상 환경을 생성합니다.

source env/bin/activate

가상환경을 폴더에서 활성화합니다.

pip3 install --upgrade pip

pip의 업그레이드가 존재하는지 확인하고 진행합니다.

pip install seaborn

pip로 seaborn을 설치합니다.

statistical relationships

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

seaborn과 출력할 figure를 나타내기 위한 matplotlib 패키지를 가져옵니다.

sns.set()

seaborn 기본 스타일로 설정하여 미적 매개 변수를 설정합니다.

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.relplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

tips 데이터셋을 불러오고, relplot으로 통계 관계를 나타냅니다.

x축과 y축, 그리고 데이터 셋을 설정합니다.

plt.show()

figure를 출력합니다.

categorical data

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

seaborn과 출력할 figure를 나타내기 위한 matplotlib 패키지를 가져옵니다.

sns.set()

seaborn 기본 스타일로 설정하여 미적 매개 변수를 설정합니다.

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.catplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

tips 데이터셋을 불러오고, catplot으로 분포를 나타냅니다.

x축과 y축, 그리고 데이터 셋을 설정합니다.

plt.show()

figure를 출력합니다.

distribution of a dataset

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

seaborn과 출력할 figure를 나타내기 위한 matplotlib 패키지를 가져옵니다.

그리고 numpy를 가져옵니다.

sns.set()

seaborn 기본 스타일로 설정하여 미적 매개 변수를 설정합니다.

x = np.random.normal(size=100)
sns.distplot(x)

numpy로 무작위 샘플을 그립니다.

그리고 distplot으로 관측 분포를 나타냅니다.

plt.show()

figure를 출력합니다.

linear relationships

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

seaborn과 출력할 figure를 나타내기 위한 matplotlib 패키지를 가져옵니다.

sns.set()

seaborn 기본 스타일로 설정하여 미적 매개 변수를 설정합니다.

tips = sns.load_dataset("tips")
sns.regplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)

tips 데이터셋을 불러오고, regplot으로 선형 관계를 나타냅니다.

x축과 y축, 그리고 데이터 셋을 설정합니다.

plt.show()

figure를 출력합니다.