Seaborn과 Matplotlib의 차이 및 함께 사용하기

파이썬에서 데이터를 시각화할 때는 Matplotlib과 Seaborn을 주로 사용합니다.

두 라이브러리는 서로 다른 특징을 가지며, 함께 사용하면 더욱 강력한 시각화 기능을 활용할 수 있습니다.

이번 수업에서는 Matplotlib과 Seaborn의 차이점을 살펴보고, Seaborn을 Matplotlib과 함께 사용하는 방법을 소개합니다.

Matplotlib은 기본적인 그래프 생성과 세부적인 그래프 정의에 강점이 있고, Seaborn은 데이터프레임 기반의 고급 시각화를 간단한 코드로 구현할 수 있다는 장점이 있습니다.

Matplotlib을 단독으로 사용할 경우, 그래프 스타일을 직접 설정해야 합니다.

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 샘플 데이터 생성
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 그래프 그리기
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(x, y, color='blue', linestyle='--', linewidth=2)
plt.title("Matplotlib을 이용한 그래프")
plt.xlabel("X축")
plt.ylabel("Y축")
plt.grid(True)

# 그래프 출력
plt.show()

위 코드를 실행하면 plt.plot()을 이용해 기본적인 선 그래프를 생성할 수 있습니다.

하지만 color, linestyle, linewidth, grid 등을 설정해야 하기 때문에 코드가 다소 길어질 수 있습니다.

Seaborn을 이용하면 스타일 설정 없이도 보기 좋은 그래프를 쉽게 그릴 수 있습니다.

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import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 샘플 데이터 생성
tips = sns.load_dataset("tips")

# 요일별 평균 지출을 나타내는 막대 그래프
sns.barplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

# 그래프 출력
plt.show()

위 코드에서는 sns.barplot()을 사용하여 tips 데이터에서 요일별 평균 지출을 나타내는 막대 그래프를 생성합니다.

Matplotlib처럼 스타일을 세부적으로 설정하지 않아도 기본적으로 깔끔한 그래프가 생성됩니다.

Seaborn으로 기본 그래프를 그리고, Matplotlib을 활용하여 추가적인 조정을 할 수 있습니다.

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import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 불러오기
tips = sns.load_dataset("tips")

# Seaborn으로 그래프 생성
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

# Matplotlib을 이용한 추가 설정
plt.title("요일별 총 지출 분포")
plt.xlabel("요일")
plt.ylabel("총 지출 ($)")
plt.grid(True)

# 그래프 출력
plt.show()

위 코드는 Seaborn의 boxplot()을 활용하여 요일별 총 지출 분포를 나타내고, Matplotlib을 이용해 제목, 축 이름, 격자(Grid)를 추가했습니다.

이렇게 Seaborn으로 그래프를 만들고, Matplotlib을 이용해 세부적인 설정을 추가하면 데이터 시각화를 더욱 효과적으로 수행할 수 있습니다.

• Seaborn 공식 문서