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Seaborn과 Matplotlib 비교

SeabornMatplotlib은 서로 밀접하게 연관된 데이터 시각화 라이브러리입니다.

Seaborn은 Matplotlib 위에서 동작하며, Matplotlib을 플로팅 엔진으로 사용합니다.

두 라이브러리는 모두 다양한 시각화 기능을 제공하지만, 사용 편의성, 기본 스타일, 주요 목적에서 차이가 있습니다.


Matplotlib: 데이터 시각화를 위한 토대

  • 저수준 제어: 플롯의 모든 요소를 세밀하게 제어 가능
  • 유연하지만 장황함: 원하는 결과를 얻으려면 코드 길이가 길어지는 경향
  • 범용 목적: 통계적 플롯뿐 아니라 다양한 유형의 시각화 지원
  • 라이브러리의 기반: Seaborn을 포함한 여러 라이브러리가 Matplotlib을 플로팅 엔진으로 사용
Matplotlib 예시
import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [10, 15, 8, 12] plt.plot(x, y) plt.title("Matplotlib 선 그래프") plt.xlabel("X축") plt.ylabel("Y축") plt.show()

Seaborn: 더 간결한 통계 시각화 도구

  • 정돈된 기본 스타일: 별도의 스타일링 없이도 깔끔한 그래프 생성
  • 적은 코드량: 복잡한 시각화도 한 번의 함수 호출로 생성 가능
  • 통계 시각화에 최적화: 분포, 회귀, 범주 비교 등 다양한 통계 그래프 지원
  • Pandas와 뛰어난 호환성: DataFrame을 직접 입력해 손쉬운 시각화 가능
Seaborn 예시
import seaborn as sns tips = sns.load_dataset("tips") sns.lineplot(data=tips, x="size", y="total_bill")

언제 어떤 것을 사용할까요?

  • Matplotlib: 완전한 제어가 필요하거나 통계와 무관한 시각화를 만들 때
  • Seaborn: 적은 코드로 빠르고 깔끔한 데이터 시각화를 처리하고 싶을 때
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최소한의 코드로 빠르고 세련된 통계 시각화를 만들기 위해 어떤 라이브러리를 선택하시겠습니까?

Matplotlib

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Seaborn

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