Seaborn scatterplot에서 마커 크기를 변경하는 방법

산점도() 함수의 s 인수를 사용하여 해양 산점도의 마커 크기를 조정할 수 있습니다.

 import seaborn as sns

sns. scatterplot (data=df, x=' x_var ', y=' y_var ', hue=' group_var ', s= 20 )

s 인수에 제공하는 값이 클수록 플롯 포인트도 커집니다.

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Seaborn 포인트 클라우드의 마커 크기 변경

두 개의 서로 다른 소매점에서 연속 5일 동안 이루어진 판매에 대한 정보가 포함된 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' day ': [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5],
                   ' store ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A',
                             'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' sales ': [3, 3, 5, 4, 7, 6, 8, 9, 12, 13]})

#view DataFrame
print (df)

   day store sales
0 1 To 3
1 2 To 3
2 3 To 5
3 4 A 4
4 5 A 7
5 1 B 6
6 2 B 8
7 3 B 9
8 4 B 12
9 5 B 13

Seaborn의 산점도() 함수를 사용하여 각 매장의 매일 매출을 표시하는 산점도를 만들 수 있습니다.

 import seaborn as sns

#create scatterplot with default marker size
sns. scatterplot (data=df, x=' day ', y=' sales ', hue=' store ')

s 인수를 사용하여 플롯의 점 크기를 늘릴 수 있습니다.

 import seaborn as sns

#create scatterplot with increased marker size
sns. scatterplot (data=df, x=' day ', y=' sales ', hue=' store ', s= 200 ) 

포인트 크기가 증가했습니다.

그러나 범례의 점 크기는 동일하게 유지되었습니다.

범례의 점 크기를 늘리려면 matplotlib legend() 함수에서 Markerscale 인수를 사용할 수 있습니다.

 import matplotlib. pyplot as plt
import seaborn as sns

#create scatterplot with increased marker size
sns. scatterplot (data=df, x=' day ', y=' sales ', hue=' store ', s= 200 )

#increase marker size in legend
plt. legend (markerscale= 2 )

Markerscale 의 기본값은 1입니다.

이 값을 늘리면 원래 그려진 마커의 크기를 변경할 수 있습니다.

s 인수와 Markerscale 인수를 자유롭게 사용하여 산점도의 점을 원하는 정확한 크기로 만드세요.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Seaborn에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Seaborn 플롯에 제목을 추가하는 방법
Seaborn에서 글꼴 크기를 변경하는 방법
Seaborn에서 범례의 위치를 변경하는 방법