Opinionated defaults and flexible customization 편향적인 기본값 및 사용자 편의성
- Seaborn은 단일 함수 호출로 완전한 그래픽을 생성한다
sns.relplot(
data=penguins,
x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", hue="body_mass_g"
)hue를 body_mess로 정했는데. 그러면 산점도가 그것에 따라 색이 달라지나 보다
스타일과 색, marker를 x로 변경해줬다.
sns.set_theme(style="ticks", font_scale=1.25)
g = sns.relplot(
data=penguins,
x="bill_length_mm", y="bill_depth_mm", hue="body_mass_g",
palette="crest", marker="x", s=100,
)
g.set_axis_labels("Bill length (mm)", "Bill depth (mm)", labelpad=10)
g.legend.set_title("Body mass (g)")
g.figure.set_size_inches(6.5, 4.5)
g.ax.margins(.15)
g.despine(trim=True)seaborn과 matplotlib의 관계
- Seaborn과 matplotlib의 통합을 통해 노트북의 탐색 분석, GUI 애플리케이션의 실시간 상호 작용, 다양한 래스터 및 벡터 형식의 아카이브 출력 등 matplotlib이 지원하는 다양한 환경에서 사용할 수 있습니다.
Seaborn 기능만을 사용하여 생산성을 높일 수 있지만, 그래픽의 전체 사용자 지정에는 matplotlib의 개념과 API에 대한 지식이 필요합니다. 바다의 새로운 사용자를 위한 학습 곡선의 한 측면은 특정 사용자 지정을 달성하기 위해 언제 매트플롯리브 계층으로 드롭다운해야 하는지를 아는 것이다. 반면에, matplotlib에서 온 사용자들은 그들의 지식 전달의 상당 부분을 발견할 것이다.
Matplotlib은 포괄적이고 강력한 API를 가지고 있으며, 그림의 속성을 원하는 대로 변경할 수 있습니다. Seaborn의 고급 인터페이스와 matplotlib의 심층적인 사용자 정의 기능을 결합하면 데이터를 빠르게 탐색하고 출판 품질 최종 제품에 맞게 조정할 수 있는 그래픽을 만들 수 있습니다.
matplotlib로 중요하고 다같이 쓰나보다.
다음 튜툐리얼은 한 챕터 넘어간다.
다음에 어디로 갈 것인지에 대한 몇 가지 옵션이 있습니다. 당신은 먼저 바다 seaborn을 설치하는 방법을 배우고 싶을지도 모른다. 이 작업이 완료되면 예제 갤러리를 탐색하여 Seaborn이 생성할 수 있는 그래픽의 종류를 보다 광범위하게 파악할 수 있습니다. 또는 사용자 가이드와 튜토리얼의 나머지 부분을 읽고 다양한 툴과 툴이 무엇을 수행하도록 설계되었는지 자세히 설명할 수 있습니다. 특정 플롯을 염두에 두고 있고 만드는 방법을 알고 싶다면 API 참조를 확인할 수 있습니다. API 참조는 각 함수의 매개 변수를 문서화하고 사용법을 설명하는 많은 예를 많이 보여줍니다..
오호 api를 쓰는 법을 배우나 보다
오늘은 이만 총총
