Seaborn 라인 갑자기

Manav Narula 2022년6월3일

Seaborn Seaborn Lineplot

Seaborn은 멋진 플롯을 만들기 위해 Python에서 사용할 수 있는 매우 효율적인 시각화 도구입니다. matplotlib 모듈을 사용하고 기반으로 합니다.

선 플롯은 이 모듈의 가장 기본적인 플롯 중 하나입니다. 일반적으로 시간과 관련하여 무언가를 추적하는 데 사용됩니다. 또한 한 축에는 연속적인 관찰이 있고 다른 축에는 범주형 값이 있을 수 있습니다.

이 자습서에서는 Python에서 seaborn 모듈을 사용하여 선 플롯을 만드는 방법을 배웁니다.

seaborn.lineplot() 함수를 사용하여 선 플롯을 생성합니다. 다음 코드는 이 함수를 사용하고 간단한 선 플롯을 만드는 방법을 보여줍니다.

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(
    {"Price 1": [7, 1, 5, 6, 3, 10, 5, 8], "Day": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
)

s1 = sns.lineplot(x="Day", y="Price 1", data=df, color="red")

시본 라인 플롯 1

다른 인수를 사용하여 플롯을 사용자 정의할 수 있습니다. 예를 들어 color 인수는 플롯의 선 색상을 변경할 수 있습니다.

style과 hue는 변수를 그룹화하고 변수에 대한 변형을 표시해야 할 때 많이 사용됩니다. 이는 단일 플롯에 범주형 값을 표시하고 단일 그림에 여러 선을 표시할 때 유용할 수 있습니다.

예를 들어,

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(
    {
        "Price": [7, 1, 5, 6, 3, 10, 5, 8],
        "Product": ["C1", "C2", "C1", "C2", "C1", "C2", "C1", "C2"],
        "Day": [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4],
    }
)

s = sns.lineplot(x="Day", y="Price", data=df, hue="Product")

시본 라인 플롯 2

우리는 또한 서로 위에 여러 선 플롯을 가질 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 범주에 관계없이 동일한 플롯에 여러 관측치를 그릴 수 있습니다.

아래 코드를 참조하십시오.

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(
    {
        "Price 1": [7, 1, 5, 6, 3, 10, 5, 8],
        "Price 2": [1, 2, 8, 4, 3, 9, 5, 2],
        "Day": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    }
)

s1 = sns.lineplot(x="Day", y="Price 1", data=df, color="red")

s2 = sns.lineplot(x="Day", y="Price 2", data=df, color="blue")

plt.legend(labels=["Price1", "Price2"])

Seaborn 라인 플롯 3

여러 줄로 작업할 때는 두 줄을 구분하는 데 도움이 되는 범례를 플롯에 추가하는 것이 좋습니다. 위 코드의 matplotlib.pyplot.legend() 함수는 레이블도 지정할 수 있는 범례를 명시적으로 추가하는 데 사용됩니다.

작가: Manav Narula

Manav is a IT Professional who has a lot of experience as a core developer in many live projects. He is an avid learner who enjoys learning new things and sharing his findings whenever possible.