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Python 파이썬/seaborn6

seaborn ) 한 개의 Figure에 여러 Axes 적용 FaceGrid() 행과 열에 데이터 별로 상관관계를 시각화해준다. import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Seaborn 제공 데이터셋 가져오기 titanic = sns.load_dataset('titanic') # 스타일 테마 설정 (5가지: darkgrid, whitegrid, dark, white, ticks) sns.set_style('whitegrid') # 조건에 따라 그리드 나누기 g = sns.FacetGrid(data=titanic, col='who', row='survived',margin_titles=True) # 그래프 적용하기 g = g.map(plt.hist, 'age') pairplot() scatter, kde, h.. 2022. 3. 30.
seaborn ) 2개의 연속형 데이터의 분포 시각화 회귀(regression)선이 있는 산점도(scatter plot) ; regplot import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns titanic = sns.load_dataset('titanic') fig = plt.figure(figsize=(15,5)) gs = fig.add_gridspec(1,2) ax1 = fig.add_subplot(gs[0,0]) ax2 = fig.add_subplot(gs[0,1]) # 선형회귀선이 표시된 그래프 그리기 ( fit_reg = True 기본값 ) sns.regplot(x='age', y='fare', data=titanic, ax=ax1,# Axes 지정 line_kws={'color':'red'} # 선형회.. 2022. 3. 30.
seaborn ) 단변수 데이터의 분포 그래프 커널 밀도 함수 주어진 데이터를 정규화시켜 넓이가 1이 되도록 그린 그래프 그래프와 x축 사이의 면적이 1이 되도록 그리는 밀도 분포 함수이다. import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns titanic = sns.load_dataset('titanic') sns.kdeplot(x='fare',data=titanic) plt.show() 히스토그램 도수분포표를 그래프로 나타낸 것 가로축이 계급, 세로축이 도수를 뜻한다. import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns titanic = sns.load_dataset('titanic') sns.histplot(x='fare',data=titanic) plt... 2022. 3. 30.
seaborn ) 범주형 데이터의 분포 시각화 범주형 변수에 들어있는 각 범주별 데이터의 분포를 확인하는 방법 히트맵 heatmap plt.figure(figsize=(6,4)) # 피벗테이블로 범주형 변수를 각각 행, 열로 재구분하여 정리 tips_var= tips.pivot_table( index="smoker", columns="sex", aggfunc="size"# 그룹 함수 ) # 히트맵 그리기 sns.heatmap( tips_var,# 데이터프레임 cmap=sns.light_palette("gray", as_cmap=True), # 컬러맵 annot=True,# 데이터 값 표시 여부 fmt="d"# 정수형 포맷 # cbar=False# 컬러바 표시여부 ) plt.show() swarm 그래프 plt.figure(figsize=(6,4)) .. 2022. 3. 29.
seaborn ) 막대 그래프 seaborn의 막대그래프는 기본적으로 오차범위를 계산하여 표시하여 준다. plt.figure(figsize=(5,4)) sns.barplot(x="sex",y="tip",data= tips) plt.show() 집단을 한 단계 더 나눠서 자세하게 시각화 할 수 있다. # 여러 열에서 집단 묶어서 세부 집단 시각화 하기 # hue 파라미터 추가 plt.figure(figsize=(6,4)) sns.barplot(x="sex",y="tip",hue="day", data=tips) plt.show() 오차막대가 보기 싫다면 ci=None # 오차막대 없애기 plt.figure(figsize=(6,4)) sns.barplot(x="sex",y="tip",hue="day", data=tips, ci=None) .. 2022. 3. 28.
seaborn ) 소개 Matplotlib을 기반으로 다양한 색상 테마와 통계용 차트 등의 기능을 추가한 확장된 시각화 패키지이다. 기본적인 시각화 기능은 Matplotlib 패키지에 의존하며 통계 기능은 Statsmodels 패키지에 의존한다. 추가로 다양한 데이터셋을 포함하고 있다. import seaborn as sns #데이터 준비 iris = sns.load_dataset("iris") # 붓꽃 데이터 titanic = sns.load_dataset("titanic") # 타이타닉호 데이터 tips = sns.load_dataset("tips") # 팁 데이터 lights = sns.load_dataset("flights") # 여객운송 데이터 간단한 예제 import pandas as pd import matplot.. 2022. 3. 28.
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