SiLaure's Data
[Seaborn] 02. histplot & displot 본문
- Seaborn을 사용하기 전에 ...
- Library와 data를 불러오고, 시각화를 위한 세팅 하기
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_theme(style='whitegrid')
penguins = sns.load_dataset('penguins')
penguins
출력 :
- 기본 구문 구성
sns.~~~plot(data = xxx, x, y, hue)
hue : 색상을 나누는 기준
- Histplot
- 가장 기본적으로 사용되는 히스토그램을 출력하는 plot.
- 전체 데이터를 특정 구간별 정보를 확인할 때 사용한다.
- e.g.
sns.histplot(data=penguins, x='flipper_length_mm', hue='species')
출력 :
- 색을 겹치지 않고 전체적으로(histogram 별로) 보는 경우
sns.histplot(data=penguins, x='flipper_length_mm', hue='species', multiple='stack')
출력 :
- Displot
- distribution들을 여러 subplot들(figure들)로 나눠서 출력해주는 plot
- 정보를 따로따로 출력하고 싶을 때
- displot에 kind를 변경하는 것으로, histplot, kdeplot, ecdfplot 모두 출력이 가능하다.
e.g. displot(kind="hist")
sns.displot(data=penguins, x='flipper_length_mm', hue='species', col='species')
출력 :
'Records of > Learning' 카테고리의 다른 글
[Seaborn] 04. boxplot & violinplot --분포정보 plotting (0) | 2021.07.26 |
---|---|
[Seaborn] 03. barplot & countplot --막대형 그래프 (0) | 2021.07.26 |
[Seaborn] 01. Seaborn이란 (0) | 2021.07.26 |
[Pandas] 05. 외부 데이터 읽고 쓰기 (0) | 2021.07.26 |
[Pandas] 04. DataFrame Indexing (0) | 2021.07.26 |
Comments