Matplotlib
을 기반으로 하는 시각화 라이브러리pip
를 이용하여 라이브러리를 설치후 호출합니다.%pip install seaborn
import seaborn as sns
- Line Plot은 두변수의 값에 다른 추이를 선으로 이은 그래프로
.lineplot()
을 이용해서 그릴 수 있습니다.# 값 x=[1, 3, 2, 4] # 값 y=[0.7,0.2,0.1,0.05] sns.lineplot(x=[1, 3, 2, 4], y=[4, 3, 2, 1])
- BarPlot 은 범주형 데이터의 '값'과 그 값의 크기를 직사각형으로 나타낸 그림으로
.bar()
를 이용해서 그릴 수 있습니다.# 범주 x=[1,2,3,4] # 값 y=[0.7,0.2,0.1,0.05] sns.barplot(x=[1,2,3,4],y=[0.7,0.2,0.1,0.05])
Seaborn
은 파이썬의 시각화 라이브러리 matplotlib
을 기반으로 만들어져 있어 matplotlib.pyplot
의 속성을 이용해서 그래프에 다양한 요소를 변경/추가할 수 있습니다.
plt.title()
을 이용하여 그래프에 제목 을 추가합니다.sns.barplot(x=[1,2,3,4],y=[0.7,0.2,0.1,0.05]) plt.title("Bar Plot") plt.show()
plt._label()
을 이용하여 그래프의 축에 설명 을 추가합니다.sns.barplot(x=[1,2,3,4],y=[0.7,0.2,0.1,0.05]) plt.title("Bar Plot") plt.xlabel("X Label") plt.ylabel("Y Label") plt.show()
plt._lim()
을 이용하여 그래프의 축의 범위 를 지정합니다.sns.lineplot(x=[1, 3, 2, 4], y=[4, 3, 2, 1]) plt.ylim(2,3) plt.show()
plt.figure(figsize = (x, y))
을 이요하여 그래프의 크기 를 지정합니다.plt.figure(figsize = (20,10)) sns.lineplot(x=[1, 3, 2, 4], y=[4, 3, 2, 1]) plt.show()