Seaborn에서 분포를 그리는 방법: 예제 포함

Seaborn 데이터 시각화 라이브러리를 사용하여 Python에서 값 분포를 플롯하려면 다음 방법을 사용할 수 있습니다.

방법 1: 히스토그램을 사용하여 분포 그리기

 sns. displot (data)

방법 2: 밀도 곡선을 사용하여 분포 그리기

 sns. displot (data, kind=' kde ')

방법 3: 히스토그램과 밀도 곡선을 사용하여 분포 그리기

 sns. displot (data, kde= True )

다음 예에서는 각 방법을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 1: 히스토그램을 사용하여 분포 그리기

다음 코드는 seaborn의 displot() 함수를 사용하여 NumPy 배열의 값 분포를 그리는 방법을 보여줍니다.

 import seaborn as sns
import numpy as np

#make this example reproducible
n.p. random . seed ( 1 )

#create array of 1000 values that follows a normal distribution with mean of 10
data = np. random . normal (size= 1000 , loc= 10 )

#create histogram to visualize distribution of values
sns. displot (data)

X 축은 분포 값을 표시하고 Y 축은 각 값의 개수를 표시합니다.

히스토그램에 사용된 bin 수를 변경하려면 bins 인수를 사용하여 숫자를 지정할 수 있습니다.

 import seaborn as sns
import numpy as np

#make this example reproducible
n.p. random . seed ( 1 )

#create array of 1000 values that follows a normal distribution with mean of 10
data = np. random . normal (size= 1000 , loc= 10 )

#create histogram using 10 bins
sns. displot (data, bins= 10 ) 

예 2: 밀도 곡선을 사용하여 분포 그리기

다음 코드는 밀도 곡선을 사용하여 NumPy 배열의 값 분포를 그리는 방법을 보여줍니다.

 import seaborn as sns
import numpy as np

#make this example reproducible
n.p. random . seed ( 1 )

#create array of 1000 values that follows a normal distribution with mean of 10
data = np. random . normal (size= 1000 , loc= 10 )

#create density curve to visualize distribution of values
sns. displot (data, kind=' kde ')

x축은 분포값을 나타내고, y축은 각 값의 상대도수를 나타낸다.

kind=’kde’ 는 seaborn에게 변수 값의 분포를 요약하는 부드러운 곡선을 생성하는 커널 밀도 추정을 사용하도록 지시합니다.

예 3: 히스토그램과 밀도 곡선을 사용하여 분포 그리기

다음 코드는 밀도 곡선이 겹쳐진 히스토그램을 사용하여 NumPy 배열의 값 분포를 그리는 방법을 보여줍니다.

 import seaborn as sns
import numpy as np

#make this example reproducible
n.p. random . seed ( 1 )

#create array of 1000 values that follows a normal distribution with mean of 10
data = np. random . normal (size= 1000 , loc= 10 )

#create histogram with density curve overlaid to visualize distribution of values
sns. displot (data, kde= True )

결과는 밀도 곡선이 겹쳐진 히스토그램입니다.

참고 : 여기에서 seaborn displot() 함수에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 seaborn을 사용하여 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Seaborn 플롯에 제목을 추가하는 방법
Seaborn 플롯에서 글꼴 크기를 변경하는 방법
Seaborn 플롯의 틱 수를 조정하는 방법