matplotlib로 커스터마이징

Seaborn으로 배우는 중급 데이터 시각화

Chris Moffitt

Instructor

Matplotlib Axes

대부분의 커스터마이징은 matplotlib Axes 객체를 통해 가능
Axes는 seaborn 함수에 전달 가능

fig, ax = plt.subplots()
sns.histplot(df['Tuition'], ax=ax)
ax.set(xlabel='Tuition 2013-14')

Axes 플롯 예시

추가 커스터마이징

axes 객체는 다양한 커스터마이징을 지원

fig, ax = plt.subplots()
sns.histplot(df['Tuition'], ax=ax)
ax.set(xlabel="Tuition 2013-14",
       ylabel="Distribution", xlim=(0, 50000), 
title="2013-14 Tuition and Fees Distribution")

추가 Axes 예시

플롯 결합

여러 플롯을 결합하고 구성하는 것이 가능

fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, 
                               sharey=True, figsize=(7,4))

sns.histplot(df['Tuition'], stat='density', ax=ax0)
sns.histplot(df.query('State == "MN"')['Tuition'], stat='density', ax=ax1)

ax1.set(xlabel='Tuition (MN)', xlim=(0, 70000))
ax1.axvline(x=20000, label='My Budget', linestyle='--')
ax1.legend()

플롯 결합

나란히 배치된 플롯

연습해 봅시다!

Seaborn으로 배우는 중급 데이터 시각화