https://datascienceschool.net/view-notebook/4c2d5ff1caab4b21a708cc662137bc65/
Data Science School
Data Science School is an open space!
datascienceschool.net
Seaborn을 사용한 데이터 분포 시각화¶
Seaborn은 Matplotlib을 기반으로 다양한 색상 테마와 통계용 차트 등의 기능을 추가한 시각화 패키지이다. 기본적인 시각화 기능은 Matplotlib 패키지에 의존하며 통계 기능은 Statsmodels 패키지에 의존한다. Seaborn에 대한 자세한 내용은 다음 웹사이트를 참조한다.
seaborn: statistical data visualization — seaborn 0.10.0 documentation
Seaborn is a Python data visualization library based on matplotlib. It provides a high-level interface for drawing attractive and informative statistical graphics. For a brief introduction to the ideas behind the library, you can read the introductory note
seaborn.pydata.org
2차원 카테고리 데이터¶
만약 데이터가 2차원이고 모든 값이 카테고리 값이면 heatmap 명령을 사용한다.
heatmap을 이용해도 두 개의 카테고리 값에 의한 실수 값 변화를 볼 수 있다.
flights_passengers = flights.pivot("month", "year", "passengers")
plt.title("연도, 월 별 승객수에 대한 Heatmap")
sns.heatmap(flights_passengers, annot=True, fmt="d", linewidths=1)
plt.show()
