Seaborn 산점도에서 마커 크기 설정

산점도는 가장 기본적이고 자주 사용되는 그래프 중 하나로 간주됩니다. 변수 간의 기본 패턴을 식별하고 관계를 표시하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python에서 seaborn 모듈은 다양한 유형의 플롯을 만드는 데 매우 효율적인 것으로 간주됩니다. matplotlib 라이브러리를 기반으로하며 비교적 사용하기 쉽습니다. seaborn 모듈의scatterplot()함수를 사용하여 산점도를 만들 수 있습니다.

이 자습서에서는 산점도에서 마커의 크기를 설정하는 방법에 대해 설명합니다.

마커의 크기를 설정하기 위해s매개 변수를 사용할 수 있습니다. seaborn이 matplotlib 모듈에 빌드되었으므로이 매개 변수를 사용할 수 있습니다. scatterplot()함수에서이 인수를 지정하고 값을 설정할 수 있습니다.

예를 들면

import random
import seaborn as sns
import matplotlib as plt

s_x = random.sample(range(0, 100), 20)
s_y = random.sample(range(0, 100), 20)

sns.scatterplot(y=s_y, x=s_x, s=70)

또는 일부 변수를 기반으로 포인트의 크기를 제어 할 수 있습니다. 이 방법에서는 필수 변수를이 매개 변수의 값으로 지정합니다.

아래 코드를 참조하십시오.

import random
import seaborn as sns
import matplotlib as plt

s_x = random.sample(range(0, 100), 20)
s_y = random.sample(range(0, 100), 20)

sns.scatterplot(y=s_y, x=s_x, s=s_x)

s_x변수를 사용하여 마커의 크기를 제어 했으므로s_x값이 높을수록 포인트 크기가 더 커졌습니다. 또는size매개 변수를 사용하여 동일한 결과를 얻을 수도 있습니다. 또한 일부 변수를 기반으로 마커의 크기를 변경하고 더 명확하게하기 위해 범례를 추가합니다.

예를 들면

import random
import seaborn as sns
import matplotlib as plt

s_x = random.sample(range(0, 100), 20)
s_y = random.sample(range(0, 100), 20)

sns.scatterplot(y=s_y, x=s_x, size=s_x, sizes=(50, 150))

일반적으로sizes매개 변수도 사용되며 이는size매개 변수의 범위를 지정합니다. legend인수를 사용하고이를full로 설정하면 모든 고유 마커의 크기가 표시됩니다.

또한color또는marker매개 변수를 사용하여 마커의 색상과 모양을 변경할 수 있습니다. seaborn모듈을 사용하여 산점도에서 마커에 사용할 수있는 다양한 모양이 있습니다.