Matplotlib에서 밀도 플롯을 만드는 방법(예제 포함)

Matplotlib에서 밀도 플롯을 생성하는 가장 쉬운 방법은 seaborn 시각화 라이브러리의 kdeplot() 함수를 사용하는 것입니다.

 import seaborn as sns

#define data
data = [value1, value2, value3, ...]

#create density plot of data
sns. kdeplot (data)

다음 예에서는 이 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 1: 기본 밀도 플롯 생성

다음 코드는 Seaborn에서 기본 밀도 플롯을 생성하는 방법을 보여줍니다.

 import seaborn as sns

#define data
data = [2, 2, 3, 5, 6, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 12, 13, 15, 16]

#create density plot of data
sns. kdeplot (data) 

x축은 데이터 값을 나타내고 y축은 해당 확률 밀도 값을 나타냅니다.

예 2: 밀도 플롯의 부드러움 조정

bw_method 인수를 사용하여 밀도 플롯의 부드러움을 조정할 수 있습니다. 값이 낮을수록 “물결 모양” 경로가 더 커집니다.

 import seaborn as sns

#define data
data = [2, 2, 3, 5, 6, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 12, 13, 15, 16]

#create density plot of data with low bw_method value
sns. kdeplot (data, bw_method = .3 ) 

반대로 bw_method 값이 높을수록 플롯이 더 부드러워집니다.

 import seaborn as sns

#define data
data = [2, 2, 3, 5, 6, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 12, 13, 15, 16]

#create density plot of data with high bw_method value
sns. kdeplot (data, bw_method = .8 ) 

예 3: 밀도 플롯 사용자 정의

밀도 플롯의 색상과 스타일을 사용자 정의할 수도 있습니다.

 import seaborn as sns

#define data
data = [2, 2, 3, 5, 6, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 12, 13, 15, 16]

#create density plot of data with high bw_method value
sns. kdeplot (data, color=' red ', fill= True , alpha= .3 , linewidth= 0 ) 

추가 리소스

밀도 곡선 소개
Matplotlib에서 여러 줄을 그리는 방법
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