Seaborn은 데이터 시각화와 통계 분석을 위한 Python 라이브러리로, Matplotlib을 기반으로 구축되었다. Matplotlib을 보안한 라이브러리라고 할 수 있다. Seaborn은 Matplotlib보다 사용하기 간편하며, 더 나은 그래프와 차트를 생성하는 데 도움이 되는 고수준 인터페이스를 제공한다. Seaborn은 데이터 탐색, 분석, 시각화를 위한 다양한 도구와 기능을 제공하며 다음과 같은 특징이 있다.

🔎 특징

1. 간단한 API

Seaborn은 간단하고 직관적인 API를 제공하여 Matplotlib에 비해 적은 코드로 아름다운 그래프를 그릴 수 있다.

2. 통계 그래프

Seaborn은 통계 그래프를 그리는 데 특히 유용하다. 히스토그램, 박스 플롯, 회귀선과 같은 통계 그래프를 쉽게 생성할 수 있다.

3. 색상 팔레트

Seaborn은 다양한 색상 팔레트를 제공하여 그래프의 색상을 사용자 정의하거나 조정할 수 있다.

4. 데이터 탐색 도구

데이터 프레임과 Seaborn을 결합하여 데이터를 빠르게 탐색하고 시각화할 수 있다.

5. 범주형 데이터 지원

범주형 데이터를 시각화하는 데 뛰어난 지원을 제공하며, 카테고리 플롯, 바이옴 플롯 등의 그래프를 지원한다.

6. 테마 지원

Seaborn은 여러 가지 스타일 및 테마를 제공하여 그래프의 디자인을 쉽게 변경할 수 있다.

🔎 Matplotlib과 차이점

Matplotlib과 Seaborn은 둘 다 데이터 시각화에 사용되는 Python 라이브러리이지만, 각각의 라이브러리는 목적과 사용법에서 몇 가지 차이가 있다.

1. 목적:

• Matplotlib: Matplotlib은 다양한 그래프 및 플롯를 생성하는 데 중점을 두는 범용 라이브러리이. 사용자는 모든 종류의 그래프를 맞춤화하고 생성할 수 있으며, Matplotlib을 사용하여 고급 데이터 시각화를 구축할 수 있다.
• Seaborn: Seaborn은 통계 분석 및 데이터 시각화에 중점을 둔 고수준 라이브러리이다 특히 통계적 관점에서 데이터를 분석하고 시각화하는 데 유용하며, 통계 그래프를 쉽게 생성할 수 있다.

2. 사용법:

• Matplotlib: Matplotlib은 낮은 수준의 API를 제공하며, 그래프를 생성하기 위해 많은 코드 작성이 필요하다 그래프의 세부 사항을 사용자가 직접 제어할 수 있으므로 사용자 정의가 가능하.
• Seaborn: Seaborn은 간단하고 직관적인 API를 제공하여 사용자가 더 적은 코드로 그래프를 그릴 수 있다. 높은 수준의 추상화를 통해 사용자가 통계적 그래프를 쉽게 생성할 수 있다.

3. 스타일 및 테마:

• Matplotlib: Matplotlib은 기본적으로 많은 사용자 지정이 필요하며, 그래프의 스타일 및 테마를 수동으로 설정해야 합니다.
• Seaborn: Seaborn은 다양한 스타일과 테마를 지원하며, 기본 스타일 설정이 아름다운 그래프를 만드는 데 도움이 됩니다.

4. 통계 그래프:

• Matplotlib: Matplotlib은 기본적으로 통계 그래프를 생성하기 어렵지 않지만, Seaborn과 비교하면 사용자가 직접 구현해야 하는 경우가 많다.
• Seaborn: Seaborn은 통계 그래프 생성을 위해 특별히 설계되었다. 히스토그램, 박스 플롯, 회귀선 및 카테고리 플롯과 같은 통계적 그래프를 간단히 생성할 수 있다.

5. 데이터 탐색과 분석:

• Matplotlib: Matplotlib은 주로 데이터 시각화에 중점을 두며, 데이터 분석에는 직접적으로 관련이 없다.
• Seaborn: Seaborn은 데이터 탐색, 분석 및 시각화에 더 많은 도구와 기능을 제공하며, 통계적 관점에서 데이터를 이해하는 데 유용하다.

일반적으로, Matplotlib은 더 많은 제어와 맞춤화가 필요한 경우에 사용되며, Seaborn은 빠르고 쉽게 통계적 그래프를 생성하고 데이터 분석을 수행하고자 할 때 유용하. Matplotlib과 Seaborn은 많은 경우 함께 사용되어 데이터 시각화 작업을 보다 효율적으로 수행한다.

🔎 예시 코드

Seaborn을 사용하기위해 Seaborn을 설치해야 한다. 다음과 같이 설치할 수 있다.

pip install seaborn

다음 코드는 Seaborn을 사용하여 히스토그램을 그리는 예제다.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 예제 데이터 생성 (여기서는 정규 분포를 따르는 난수 사용)
import numpy as np
data = np.random.normal(size=1000)

# Seaborn을 사용한 히스토그램 그리기
sns.set(style="whitegrid")  # 그래프 스타일 설정
sns.histplot(data, kde=True, color="skyblue")  # 히스토그램과 KDE(커널 밀도 추정) 함께 표시

# 그래프 제목 설정
plt.title("히스토그램과 KDE")

# 그래프 보이기
plt.show()

위 코드에서는 Seaborn을 사용하여 난수로 생성한 데이터의 히스토그램과 KDE(커널 밀도 추정)를 함께 그린. sns.histplot() 함수를 사용하여 그래프를 그리고, kde=True 옵션을 통해 KDE를 추가한다. 그래프 스타일은 sns.set()을 사용하여 설정할 수 있다.