Seaborn의 관계형 플롯 - 산점도와 선 그래프

관계형 플롯은 두 변수가 어떻게 관련되어 있는지 파악하는 데 유용합니다.

Seaborn에서 관계형 시각화를 위해 자주 사용하는 함수는 다음과 같습니다.

• scatterplot(): 두 연속형 변수 간의 관계를 점으로 시각화
• lineplot(): 변수 간의 추세나 패턴을 선으로 시각화

• 산점도: 연속적인 관계를 가정하지 않고, 한 변수가 다른 변수에 따라 어떻게 변하는지 탐색할 때 사용 (예: 키 vs. 몸무게)
• 선 그래프: 시간이나 순서가 있는 데이터에서 추세를 표현할 때 사용

아래는 간단한 산점도를 그리는 예제입니다.

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import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset("tips")

sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip")
plt.title("총 결제 금액 대비 팁 산점도")
plt.show()

아래는 간단한 선 그래프를 그리는 예제입니다.

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import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

fmri = sns.load_dataset("fmri")

sns.lineplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal")
plt.title("시간에 따른 신호 변화")
plt.show()

hue, style, size 매개변수를 사용해 범주를 색상으로 구분하거나, 패턴을 달리하거나, 점 크기를 다르게 설정할 수 있습니다.

이를 통해 변수 간 관계를 더 명확하게 표현할 수 있습니다.