26. ch02. seaborn - 10. lmplot - 28. ch02. seaborn - 13. joinlplot
26. ch02. seaborn - 10. Implot
lmplot은 column 간의 선형관계를 확인하기에 용이한 차트
6-1. 기본 lmplot
sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", height=8, data=tips)
plt.show()
6-2. hue 옵션으로 다중 선형관계
sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", hue="smoker", height=8, data=tips)
plt.show()
6-3. col 옵션
col_wrap으로 한 줄에 표기할 column의 갯수를 명시
sns.lmplot(x="total_bill", y="tip", col='day', col_wrap=2, height=8, data=tips)
plt.show()
col_wrap 기계마다 다음 행으로.
27. ch02. seaborn - 12. relplot
7. relplot
두 column간 상관관계, 선형관계를 그려주지 않음.
7-1. 기본 relplot
sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue="day", data=tips)
plt.show()
7-2. col 옵션으로 그래프 분할
sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue="day", col="time", data=tips)
plt.show()
7-3. row와 column에 표기할 데이터 column 선택
sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue="day", row="sex", col="time", data=tips)
plt.show()
7-4. 컬러 팔레트 적용
sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue="day", row="sex", col="time", palette='CMRmap_r', data=tips)
plt.show()
28. ch02. seaborn - 13. joinlplot
scatter(산점도)와 histogram(분포)을 동시에
8-1. 기본 jointplot 그리기
sns.jointplot(x="total_bill", y="tip", height=8, data=tips)
plt.show()
8-2. 선형관계를 표현하는 regression 라인
sns.jointplot("total_bill", "tip", height=8, data=tips, kind="reg")
plt.show()
8-3. hex 밀도
kind='hex' 옵션을 통해 hex 모양의 밀도를 확인
sns.jointplot("total_bill", "tip", height=8, data=tips, kind="hex")
plt.show()
8-4. 등고선 모양으로 밀집도 확인
iris = sns.load_dataset('iris')
sns.jointplot("sepal_width", "petal_length", height=8, data=iris, kind="kde", color="g")
plt.show()
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bit.ly/3imy2uN
