Seaborn을 활용한 다양한 그래프 그리기


reference:


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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import Image

# seaborn
import seaborn as sns
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plt.rcParams["figure.figsize"] = (9, 6)  # figure size 설정
plt.rcParams["font.size"] = 14  # fontsize 설정

0. Seaborn 개요

seaborn은 matplotlib을 더 사용하게 쉽게 해주는 라이브러리다.
matplotlib으로 대부분의 시각화는 가능하지만, 다음과 같은 이유로 많은 사람들이 seaborn을 선호한다.

비교: matplotlib을 활용한 다양한 그래프 그리기


0-1. seaborn 에서만 제공되는 통계 기반 plot

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tips = sns.load_dataset("tips")

(1) violinplot

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sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
plt.title('violin plot')
plt.show()

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(2) countplot

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sns.countplot(tips['day'])
plt.title('countplot')
plt.show()

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(3) relplot

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sns.relplot(x='tip', y='total_bill', data=tips)
plt.title('relplot')
plt.show()

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(4) lmplot

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sns.lmplot(x='tip', y='total_bill', data=tips)
plt.title('lmplot')
plt.show()

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(5) heatmap

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plt.title('heatmap')
sns.heatmap(tips.corr(), annot=True, linewidths=1)
plt.show()

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0-2. 아름다운 스타일링

(1) default color의 예쁜 조합

seaborn의 최대 장점 중의 하나가 아름다운 컬러팔레트다.
스타일링에 크게 신경 쓰지 않아도 default 컬러가 예쁘게 조합해준다.


matplotlib VS seaborn

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plt.bar(tips['day'], tips['total_bill'])
plt.show()

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sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips, palette="colorblind")
plt.show()

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(2) 그래프 배경 설정

그래프의 배경 (grid 스타일)을 설정할 수 있음.

sns.set_style(’…’)

  • whitegrid: white background + grid
  • darkgrid: dark background + grid
  • white: white background (without grid)
  • dark: dark background (without grid)

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sns.set_style('darkgrid')
sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips, palette="colorblind")
plt.show()

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sns.set_style('white')
sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips, palette="colorblind")
plt.show()

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0-3. 컬러 팔레트

자세한 컬러팔레트는 공식 도큐먼트를 참고

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sns.palplot(sns.light_palette((210, 90, 60), input="husl"))
sns.palplot(sns.dark_palette("muted purple", input="xkcd"))
sns.palplot(sns.color_palette("BrBG", 10))
sns.palplot(sns.color_palette("BrBG_r", 10))
sns.palplot(sns.color_palette("coolwarm", 10))
sns.palplot(sns.diverging_palette(255, 133, l=60, n=10, center="dark"))

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sns.barplot(x="tip", y="total_bill", data=tips, palette='coolwarm')
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1ba5bf62888>

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sns.barplot(x="tip", y="total_bill", data=tips, palette='Reds')
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1ba59e40988>

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0-4. pandas 데이터프레임과 높은 호환성

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tips
total_bill tip sex smoker day time size
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2
1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2
4 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4
... ... ... ... ... ... ... ...
239 29.03 5.92 Male No Sat Dinner 3
240 27.18 2.00 Female Yes Sat Dinner 2
241 22.67 2.00 Male Yes Sat Dinner 2
242 17.82 1.75 Male No Sat Dinner 2
243 18.78 3.00 Female No Thur Dinner 2

244 rows × 7 columns


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sns.catplot(x="sex", y="total_bill",
            data=tips, 
            kind="bar")
plt.show()

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  • hue옵션: bar를 새로운 기준으로 분할
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sns.catplot(x="sex", y="total_bill",
            hue="smoker", 
            data=tips, 
            kind="bar")
plt.show()

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  • col / row 옵션: 그래프 자체를 새로운 기준으로 분할
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sns.catplot(x="sex", y="total_bill",
            hue="smoker", 
            col="time",
            data=tips, 
            kind="bar")
plt.show()

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  • xtick, ytick, xlabel, ylabel을 알아서 생성해 줌

  • legend까지 자동으로 생성해 줌

  • 뿐만 아니라, 신뢰 구간도 알아서 계산하여 생성함


1. Scatterplot

reference: <sns.scatterplot> Document

sns.scatterplot ( x, y, size=None, sizes=None, hue=None, palette=None, color=‘auto’, alpha=‘auto’… )

  • sizes 옵션: size의 선택범위를 설정. (사아즈의 min, max를 설정)
  • hue 옵션: 컬러의 구별 기준이 되는 grouping variable 설정
  • color 옵션: cmap에 컬러를 지정하면, 컬러 값을 모두 같게 가겨갈 수 있음
  • alpha 옵션: 투명도 (0~1)

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sns.set_style('darkgrid')

1-1. x, y, color, area 설정하기

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# 데이터 생성
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.arange(50)
area = x * y * 1000

(1) matplotlib

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plt.scatter(x, y, s=area, c=colors)
plt.show()

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(2) seaborn

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sns.scatterplot(x, y, size=area, sizes=(area.min(), area.max()), hue=area, palette='coolwarm')
plt.show()

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[Tip] Palette 이름이 생각안나면: palette 값을 임의로 주고 실행하여 오류 경고창에 정확한 palette 이름을 보여줌

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sns.scatterplot(x, y, size=area, sizes=(area.min(), area.max()), hue=area, palette='coolwarm111')
plt.show()
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ValueError                                Traceback (most recent call last)

D:\Anaconda\lib\site-packages\seaborn\relational.py in numeric_to_palette(self, data, order, palette, norm)
    248             try:
--> 249                 cmap = mpl.cm.get_cmap(palette)
    250             except (ValueError, TypeError):


D:\Anaconda\lib\site-packages\matplotlib\cm.py in get_cmap(name, lut)
    182             "Colormap %s is not recognized. Possible values are: %s"
--> 183             % (name, ', '.join(sorted(cmap_d))))
    184 


ValueError: Colormap coolwarm111 is not recognized. Possible values are: Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r, CMRmap, CMRmap_r, Dark2, Dark2_r, GnBu, GnBu_r, Greens, Greens_r, Greys, Greys_r, OrRd, OrRd_r, Oranges, Oranges_r, PRGn, PRGn_r, Paired, Paired_r, Pastel1, Pastel1_r, Pastel2, Pastel2_r, PiYG, PiYG_r, PuBu, PuBuGn, PuBuGn_r, PuBu_r, PuOr, PuOr_r, PuRd, PuRd_r, Purples, Purples_r, RdBu, RdBu_r, RdGy, RdGy_r, RdPu, RdPu_r, RdYlBu, RdYlBu_r, RdYlGn, RdYlGn_r, Reds, Reds_r, Set1, Set1_r, Set2, Set2_r, Set3, Set3_r, Spectral, Spectral_r, Wistia, Wistia_r, YlGn, YlGnBu, YlGnBu_r, YlGn_r, YlOrBr, YlOrBr_r, YlOrRd, YlOrRd_r, afmhot, afmhot_r, autumn, autumn_r, binary, binary_r, bone, bone_r, brg, brg_r, bwr, bwr_r, cividis, cividis_r, cool, cool_r, coolwarm, coolwarm_r, copper, copper_r, cubehelix, cubehelix_r, flag, flag_r, gist_earth, gist_earth_r, gist_gray, gist_gray_r, gist_heat, gist_heat_r, gist_ncar, gist_ncar_r, gist_rainbow, gist_rainbow_r, gist_stern, gist_stern_r, gist_yarg, gist_yarg_r, gnuplot, gnuplot2, gnuplot2_r, gnuplot_r, gray, gray_r, hot, hot_r, hsv, hsv_r, icefire, icefire_r, inferno, inferno_r, jet, jet_r, magma, magma_r, mako, mako_r, nipy_spectral, nipy_spectral_r, ocean, ocean_r, pink, pink_r, plasma, plasma_r, prism, prism_r, rainbow, rainbow_r, rocket, rocket_r, seismic, seismic_r, spring, spring_r, summer, summer_r, tab10, tab10_r, tab20, tab20_r, tab20b, tab20b_r, tab20c, tab20c_r, terrain, terrain_r, twilight, twilight_r, twilight_shifted, twilight_shifted_r, viridis, viridis_r, vlag, vlag_r, winter, winter_r

1-2. cmap과 alpha

(1) matplotlib

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plt.figure(figsize=(12, 6))

plt.subplot(131)
plt.scatter(x, y, s=area, c='blue', alpha=0.1)
plt.title('alpha=0.1')
plt.subplot(132)
plt.title('alpha=0.5')
plt.scatter(x, y, s=area, c='red', alpha=0.5)
plt.subplot(133)
plt.title('alpha=1.0')
plt.scatter(x, y, s=area, c='green', alpha=1.0)

plt.show()

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(2) seaborn

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plt.figure(figsize=(12, 6))

plt.subplot(131)
sns.scatterplot(x, y, size=area, sizes=(area.min(), area.max()), color='blue', alpha=0.1)
plt.title('alpha=0.1')

plt.subplot(132)
plt.title('alpha=0.5')
sns.scatterplot(x, y, size=area, sizes=(area.min(), area.max()), color='red', alpha=0.5)

plt.subplot(133)
plt.title('alpha=1.0')
sns.scatterplot(x, y, size=area, sizes=(area.min(), area.max()), color='green', alpha=0.9)

plt.show()

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2. Barplot, Barhplot

reference: <sns.barplot> Document

sns.boxplot ( x, y, hue=None, data=None, alpha=‘auto’, palette=None / color=None )


2-1. 기본 Barplot 그리기

(1) matplotlib

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x = ['Math', 'Programming', 'Data Science', 'Art', 'English', 'Physics']
y = [90, 60, 80, 50, 70, 40]

plt.figure(figsize = (7,4))

plt.bar(x, y, alpha = 0.7, color = 'red')

plt.title('Subjects')

plt.xticks(rotation=20)
plt.ylabel('Grades')

plt.show()

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(2) seaborn

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x = ['Math', 'Programming', 'Data Science', 'Art', 'English', 'Physics']
y = [90, 60, 80, 50, 70, 40]

plt.figure(figsize = (7,4))

sns.barplot(x, y, alpha=0.8, palette='YlGnBu')

plt.title('Subjects')

plt.xticks(rotation=20)
plt.ylabel('Grades')

plt.show()

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2-2. 기본 Barhplot 그리기

(1) matplotlib

  • plt.barh 함수 사용
  • bar 함수에서 xticks / ylabel 로 설정했던 부분이 barh 함수에서 yticks / xlabel 로 변경함
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x = ['Math', 'Programming', 'Data Science', 'Art', 'English', 'Physics']
y = [90, 60, 80, 50, 70, 40]

plt.figure(figsize = (7,5))

plt.barh(x, y, alpha = 0.7, color = 'red')

plt.title('Subjects')

plt.yticks(x)
plt.xlabel('Grades')

plt.show()

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(2) seaborn

  • sns.barplot 함수를 그대로 사용
  • barplot함수 안에 x와 y의 위치를 교환
    xticks설정이 변경 불필요;
    하지만 ylabel설정은 xlable로 변경 필요

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x = ['Math', 'Programming', 'Data Science', 'Art', 'English', 'Physics']
y = [90, 60, 80, 50, 70, 40]

plt.figure(figsize = (7,5))

sns.barplot(y, x, alpha=0.9, palette="YlOrRd")

plt.xlabel('Grades')
plt.title('Subjects')

plt.show()

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2-3. Barplot에서 비교 그래프 그리기

(1) matplotlib

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x_label = ['Math', 'Programming', 'Data Science', 'Art', 'English', 'Physics']
x = np.arange(len(x_label))  # x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y_1 = [90, 60, 80, 50, 70, 40]
y_2 = [80, 40, 90, 60, 50, 70]


# 넓이 지정
width = 0.35

# subplots 생성
fig, axes = plt.subplots()

# 넓이 설정
axes.bar(x - width/2, y_1, width, alpha = 0.5)
axes.bar(x + width/2, y_2, width, alpha = 0.8)

# ticks & label 설정
plt.xticks(x)
axes.set_xticklabels(x_label)
plt.ylabel('Grades')

# title
plt.title('Subjects')

# legend
plt.legend(['John', 'Peter'])

plt.show()

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x_label = ['Math', 'Programming', 'Data Science', 'Art', 'English', 'Physics']
x = np.arange(len(x_label))  # x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y_1 = [90, 60, 80, 50, 70, 40]
y_2 = [80, 40, 90, 60, 50, 70]

# 넓이 지정
width = 0.35

# subplots 생성
fig, axes = plt.subplots()

# 넓이 설정
axes.barh(x - width/2, y_1, width, alpha = 0.5, color = "green")
axes.barh(x + width/2, y_2, width, alpha = 0.5, color = "blue")

# ticks & label 설정
plt.yticks(x)
axes.set_yticklabels(x_label)
plt.xlabel('Grades')

# title
plt.title('Subjects')

# legend
plt.legend(['John', 'Peter'])

plt.show()

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(2) seaborn

Seaborn에서는 위의 matplotlib과 조금 다른 방식을 취한다.
seaborn에서 hue옵션으로 매우 쉽게 비교 barplot을 그릴 수 있음.

sns.barplot ( x, y, hue=…, data=…, palette=… )


실전 tip.

  • 그래프를 임의로 그려야 하는 경우 -> matplotlib

  • DataFrame을 가지고 그리는 경우 -> seaborn


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titanic = sns.load_dataset('titanic')
titanic.head()
survived pclass sex age sibsp parch fare embarked class who adult_male deck embark_town alive alone
0 0 3 male 22.0 1 0 7.2500 S Third man True NaN Southampton no False
1 1 1 female 38.0 1 0 71.2833 C First woman False C Cherbourg yes False
2 1 3 female 26.0 0 0 7.9250 S Third woman False NaN Southampton yes True
3 1 1 female 35.0 1 0 53.1000 S First woman False C Southampton yes False
4 0 3 male 35.0 0 0 8.0500 S Third man True NaN Southampton no True 

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sns.barplot(x='sex', y='survived', hue='pclass', data=titanic, palette='muted')
plt.show()

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3. Line Plot

reference: <sns.lineplot> Document


sns.lineplot ( x, y, label=…, color=None, alpha=‘auto’, marker=None, linestyle=None )

  • 기본 옵션은 matplotlib의 plt.plot과 비슷
  • 함수만 plt.plot에서 sns.lineplot로 바꾸면 됨
  • plt.legend() 명령어 따로 쓸 필요없음
  • 배경이 whitegrid / darkgrid 로 설정되어 있을 시 plt.grid() 명령어 불필요

3-1. 기본 lineplot 그리기

(1) matplotlib

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x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = 1 + np.sin(x)

plt.plot(x, y)

plt.xlabel('x value')
plt.ylabel('y value')
plt.title('sin graph', fontsize=16)

plt.show()

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(2) seaborn

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sns.lineplot(x, y)  # 함수만 변경하면 됨 (plt.plot -> sns.lineplot)

plt.xlabel('x value')
plt.ylabel('y value')
plt.title('sin graph', fontsize=16)

plt.show()

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3-2. 2개 이상의 그래프 그리기

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x = np.arange(0, 10, 0.1)
y_1 = 1 + np.sin(x)
y_2 = 1 + np.cos(x)

sns.lineplot(x, y_1,label='1+sin', color='blue', alpha = 0.3)  # label 설정값을 legend에 나타날 수 있음
sns.lineplot(x, y_2, label='1+cos', color='red', alpha = 0.7)

plt.xlabel("x value")
plt.ylabel("y value")

plt.title("sin and cos graph", fontsize = 18)

plt.show()

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3-3. 마커 스타일링

  • marker: 마커 옵션
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x = np.arange(0, 10, 0.1)
y_1 = 1 + np.sin(x)
y_2 = 1+ np.cos(x)

sns.lineplot(x, y_1, label='1+sin', color='blue', alpha=0.3, marker='o')
sns.lineplot(x, y_2, label='1+cos', color='red', alpha=0.7, marker='+')

plt.xlabel('x value')
plt.ylabel('y value')

plt.title('sin and cos graph', fontsize = 18)

plt.show()

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3-4. 라인 스타일 변경하기

  • linestyle: 라인 스타일 변경하기
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x = np.arange(0, 10, 0.1)
y_1 = 1 + np.sin(x)
y_2 = 1+ np.cos(x)

sns.lineplot(x, y_1, label='1+sin', color='blue', linestyle=':')
sns.lineplot(x, y_2, label='1+cos', color='red', linestyle='-.')

plt.xlabel('x value')
plt.ylabel('y value')

plt.title('sin and cos graph', fontsize = 18)

plt.show()

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4. Areaplot (Filled Area)

Seaborn에서는 areaplot을 지원하지 않음
matplotlib을 활용하여 구현해야 함


5.Histogram

reference: <sns.distplot> Document


sns.distplot ( x, bins=None, hist=True, kde=True, vertical=False )

  • bins: hist bins 갯수 설정
  • hist: Whether to plot a (normed) histogram
  • kde: Whether to plot a gaussian kernel density estimate
  • vertical: If True, observed values are on y-axis

5-1. 기본 Histogram 그리기

(1) matplotlib

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N = 100000
bins = 30

x = np.random.randn(N)

plt.hist(x, bins=bins)

plt.show()

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(2) seaborn

Histogram + Density Function (default)

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N = 100000
bins = 30

x = np.random.randn(N)

sns.distplot(x, bins=bins)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1ba5cc800c8>

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Histogram Only

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sns.distplot(x, bins=bins, hist=True, kde=False, color='g')
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1ba5cd09788>

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Density Function Only

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sns.distplot(x, bins=bins, hist=False, kde=True, color='g')
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1ba5c7cc208>

png


수평 그래프

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sns.distplot(x, bins=bins, vertical=True, color='r')
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1ba5c250108>

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5-2. 다중 Histogram 그리기

matplotlib 에서의 방법을 사용

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N = 100000
bins = 30

x = np.random.randn(N)

fig, axes = plt.subplots(1, 3, 
                        sharey = True,
                        tight_layout = True)

fig.set_size_inches(12, 5)

axes[0].hist(x, bins = bins)
axes[1].hist(x, bins = bins*2)
axes[2].hist(x, bins = bins*4)

plt.show()

png



6. Pie Chart

Seaborn에서는 pie plot을 지원하지 않음
matplotlib을 활용하여 구현해야 함


7. Box Plot

reference: <sns.boxplot> Document


sns.baxplot ( x=None, y=None, hue=None, data=None, orient=None, width=0.8 )

  • hue: 비교 그래프를 그릴 때 나눔 기준이 되는 Variable 설정
  • orient: “v” / “h”. Orientation of the plot (vertical or horizontal)
  • width: box의 넓이

7-1. 기본 박스플롯 생성

샘플 데이터 생성

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# DGP
spread = np.random.rand(50) * 100
center = np.ones(25) * 50
flier_high = np.random.rand(10) * 100 + 100
flier_low = np.random.rand(10) * -100
data = np.concatenate((spread, center, flier_high, flier_low))

(1) matplotlib

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plt.boxplot(data)
plt.show()

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(2) seaborn

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sns.boxplot(data, orient='v', width=0.2)
plt.show()

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7-2. 다중 박스플롯 생성

seaborn에서는 hue옵션으로 매우 쉽게 비교 boxplot을 그릴 수 있으며 주로 DataFrame을 가지고 그릴 때 활용한다.

barplot과 마찬가지로, 용도에 따라 적절한 library를 사용한다


실전 Tip.

  • 그래프를 임의로 그려야 하는 경우 -> matplotlit

  • DataFrame을 가지고 그리는 경우 -> seaborn


(1) matplotlib

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# DGP
spread1 = np.random.rand(50) * 100
center1 = np.ones(25) * 50
flier_high1 = np.random.rand(10) * 100 + 100
flier_low1 = np.random.rand(10) * -100
data1 = np.concatenate((spread1, center1, flier_high1, flier_low1))

spread2 = np.random.rand(50) * 100
center2 = np.ones(25) * 40
flier_high2 = np.random.rand(10) * 100 + 100
flier_low2 = np.random.rand(10) * -100
data2 = np.concatenate((spread2, center2, flier_high2, flier_low2))

data1.shape = (-1, 1)
data2.shape = (-1, 1)

data = [data1, data2, data2[::2, 0]]

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plt.boxplot(data)
plt.show()

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(2) seaborn

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titanic = sns.load_dataset('titanic')
titanic.head()
survived pclass sex age sibsp parch fare embarked class who adult_male deck embark_town alive alone
0 0 3 male 22.0 1 0 7.2500 S Third man True NaN Southampton no False
1 1 1 female 38.0 1 0 71.2833 C First woman False C Cherbourg yes False
2 1 3 female 26.0 0 0 7.9250 S Third woman False NaN Southampton yes True
3 1 1 female 35.0 1 0 53.1000 S First woman False C Southampton yes False
4 0 3 male 35.0 0 0 8.0500 S Third man True NaN Southampton no True 

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sns.boxplot(x='pclass', y='age', hue='survived', data=titanic)
plt.show()

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7-3. Box Plot 축 바꾸기

(1) 단일 boxplot

  • orient옵션: orient = "h"로 설정
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# DGP
spread = np.random.rand(50) * 100
center = np.ones(25) * 50
flier_high = np.random.rand(10) * 100 + 100
flier_low = np.random.rand(10) * -100
data = np.concatenate((spread, center, flier_high, flier_low))
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sns.boxplot(data, orient='h', width=0.3)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1ba5e866188>

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(2) 다중 boxplot

  1. x, y 변수 교환
  2. orient = “h”
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sns.boxplot(y='pclass', x='age', hue='survived', data=titanic, orient='h')
plt.show()

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7-4. Outlier 마커 심볼과 컬러 변경

  • flierprops = … 옵션 사용 (matplotlib과 동일)
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outlier_marker = dict(markerfacecolor='r', marker='D')

plt.title('Changed Outlier Symbols', fontsize=15)
sns.boxplot(data, orient='v', width=0.2, flierprops=outlier_marker)

plt.show()

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