240516 Today I Learn
Regression Plot
regplot
💡regplot
sns.regplot(data=데이터프레임, x = "x축에 들어갈 데이터", y = "y축에 들어갈 데이터")
- scatterplot와 lineplot을 합쳐놓은 그래프
- lineplot은 scatterplot의 경향성을 예측하는 쪽으로 그어짐
sns.regplot(data=tips,x='total_bill',y='tip')
lmplot
💡 lmplot
regplot과 다르게 hue를 사용해 categorical 변수를 지정해 카테고리별로 각각의 데이터 분포와 선형 관계를 표시할 수 있다.sns.lmplot(data=데이터프레임, x='x축에 들어갈 컬럼', y='y축에 들어갈 컬럼')
- lmplot을 사용해 기본 그래프 그리기
sns.lmplot(data=tips,x='total_bill',y='tip')
- lmplot에 다양한 옵션 적용하기
sns.lmplot(data=tips,x='total_bill',y='tip',
hue = 'time', ## 색상 다르게 지정
markers = ['o','x'] ## 마커 스타일 변경
)
Matrix Plot
Heatmap
💡 heatmap
2차원 데이터 안에 대응하는 숫자값을 단순히 보여주는 것 뿐만 아니라 색상의 농도를 통해 숫자값을 가시적으로 표현할 수 있음
- 히트맵 그리기
glue = sns.load_dataset("glue").pivot(index="Model", columns="Task", values="Score")
sns.heatmap(glue)
- 히트맵에 다양한 옵션 지정하기
sns.heatmap(glue,
vmin = 50, vmax=80, #min, max 범위 지정하기
annot = True, #숫자 표시하기
fmt ='.1f', # 숫자 표시 포맷 바꾸기
linewidth= 0.5, #선 표시하기
cmap = 'crest' #색상 변경
)
Multi-Plot grid
pairplot
💡pairplot
한 dataset에 존재하는 모든 series들 간의 상관관계를 한 번에 보여주는 표
- 기본 pairplot 그리기
sns.pairplot(iris)
- 다양한 옵션 추가하기
sns.pairplot(iris,
hue='species', # 특정 범주에 따라 색 지정
diag_kind='kde', # 대각선에 들어갈 그래프의 형태 지정(‘auto’, ‘hist’, ‘kde’, None)
kind = 'reg', # 대각선을 제외할 나머지 그래프의 형태 지정 (‘scatter’, ‘kde’, ‘hist’, ‘reg’)
corner=True
)
- 대각선에 들어갈 그래프의 형태 지정하기 → ‘auto’, ‘hist’, ‘kde’, None
- 대각선을 제외한 나머지 부분 그래프의 형태 지정하기 → ‘scatter’, ‘kde’, ‘hist’, ‘reg’
- 원하는 x, y축 범위 선택하기
sns.pairplot(iris,
x_vars=['sepal_length','petal_length'], # x축에 들어갈 데이터선택
y_vars=['sepal_width','petal_width'], # y축에 들어갈 데이터선택
hue='species',
diag_kind='kde',
kind = 'reg'
)
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