16. ch02. seaborn - 01. seaborn 소개 - 17. ch02. seaborn - 02. seaborn 추가 기능, 장점
16. ch02. seaborn - 01. seaborn 소개
17. ch02. seaborn - 02. seaborn 추가 기능, 장점
0. 왜 Seaborn?
0-1. seaborn에서만 제공되는 통계 기반 plot
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
plt.title('violin plot')
plt.show()
sns.countplot(tips['day'])
plt.title('countplot')
plt.show()
sns.relplot(x='tip', y='total_bill', data=tips)
plt.title('relplot')
plt.show()
0.2. 아름다운 스타일링
plt.bar(tips['day'], tips['total_bill'])
plt.show()
sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips, palette='colorblind')
plt.show()
0.3 컬러 팔레트.
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"))
sns.barplot(x="tip", y="total_bill", data=tips, palette='coolwarm')
sns.barplot(x="tip", y="total_bill", data=tips, palette='Reds')
0-4. pandas 데이터프레임과 높은 호환성
tips
sns.catplot(x="sex", y="total_bill".
hue="smoker",
data=tips,
kind="bar")
plt.show()
hue 옵션으로 bar를 구분
sns.catplot(x="sex", y="total_bill",
hue="smoker",
data=tips,
kind="bar")
plt.show()
col옵션 하나로 그래프 자체를 분할
sns.catplot(x="sex", y="total_bill",
hue="smoker",
col="time",
data=tips,
kind="bar")
plt.show()
1. Scatterplot
0~1 사이의 임의의 랜덤한 값
np.random.rand(50)
0 부터 50개의 값을 순차적으로 생성
np.arange(50)
1-1. x, y, colors, area 설정
colors 는 임의 값을 color 값으로 변환합니다.
area는 점의 넓이를 나타냅니다. 값이 커지면 당연히 넓이도 커집니다.
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.arange(50)
area = x * y * 1000
패스트캠퍼스 데이터분석 강의 링크
bit.ly/3imy2uN
