Matplotlib 객체 지향 인터페이스를 사용하여 Seaborn으로 플로팅

Seaborn은 포괄적인 시각화 기능 제품군을 제공합니다. 다양한 기능을 통해 사용자는 Matplotlib의 객체 지향 인터페이스와 원활하게 통합하여 여러 그림과 하위 플롯에 대한 제어를 향상할 수 있습니다.

축 수준 함수:

regplot과 같은 기능 , kdeplot 및 boxplot은 "축 수준" 범주에 속합니다. 특정 Axes 객체에서 작동하도록 설계되었습니다. 객체 지향 스타일로 참여시키려면:

f, axarr = plt.subplots(2, sharex=True)
sns.regplot(x, y, ax=axarr[0])
sns.kdeplot(x, ax=axarr[1])

그림 수준 함수:

반대로, relplot, catplot, 그리고 조인트플롯은 여러 개의 축을 포함할 수 있는 정교한 플롯을 구성합니다. 이러한 기능을 사용하려면 그림에 대한 독점적인 제어가 필요합니다. 그러나 Axes 객체의 기본 그림과 배열에 대한 액세스를 제공합니다:

f, g = sns.lmplot(x, y)
g.set_xlabels(['A', 'B'])
g.set_xticks([1, 2])

Jointplot 세부 정보:

Joint 플롯은 함수 호출 시 JointGrid 객체를 활용합니다. g.fig 및 g.axes를 통해 그림과 Axes 배열을 노출합니다. 함수 호출 후 사용자 정의를 적용할 수 있습니다.

결론:

Matplotlib의 객체 지향 인터페이스는 Seaborn의 시각화 기능과 완벽하게 통합될 수 있습니다. Axes 수준 함수를 사용하면 특정 Axes 객체와 직접 상호 작용할 수 있으며, Figure 수준 함수는 사용자 정의 목적으로 기본 Figure 및 Axes 배열에 대한 액세스를 제공합니다. 이러한 차이점을 이해하면 사용자가 시각화를 더 효과적으로 제어할 수 있습니다.