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Seaborn

• MatPlotlib를 기반으로 더 다양한 시각화 방법을 제공하는 라이브러리

  • 커널밀도그림
  • 카운트그림
  • 캣그림
  • 스트립그림
  • 히트맵

• Seaborn Import 하기

import seaborn as sns

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커널밀도그림 (Kernel Density Plot)

• 히스토그램과 같은 연속적인 분포를 곡선화해서 그린 그림

• sns.kdeplot()를 이용해서 커널밀도그림 생성

x = np.arange(0,22,2)
y = np.random.randint(0,20,20)

sns.kdeplot(y,shade = True)
plt.show()

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카운트그림 (Count Plot)

• 범주형 column 의 빈도수를 시각화 ->Groupby 후의 도수를 하는 것과 동일한 효과

• sns.countplot() 를 이용해서 카운트그림 생성

vote_df = pd.DataFrame({"name" : ['Andy', 'Bob', 'Cat'], "vote" : [True, True, False]})

sns.countplot(x = vote_df['vote'])
plt.show()

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캣 그림(Cat Plot)

• 숫자형 변수와 하나 이상의 범주형 변수의 관계를 보여주는 함수
• 그래프 모양이 아닌 데이터를 묶는 방식을 이야기 함

• sns.catplot() 를 이용해서 캣 그림 생성

covid = pd.read_csv("./archive/country_wise_latest.csv")
s = sns.catplot(x  = 'WHO Region', y ='Confirmed' , data =covid)
s.fig.set_size_inches(10,6)
plt.show()

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스트립 그림 (Strip Plot)

• scatter plot과 유사하게 데이터의 수치를 표현하는 그래프

• sns.stripplot() 를 이용해서 스트립 그림 생성

sns.stripplot(x  = 'WHO Region', y ='Recovered' , data =covid)
plt.show()

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히트맵 (Heatmap)

• 데이터의 행렬을 색생으로 표현해주는 그래프

• sns.heatmap() 를 이용해서 히트맵 생성

sns.heatmap(covid.corr())

plt.show()

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