객체 지향 스타일의 Seaborn을 사용한 Plotly 시각화

데이터 시각화를 위해 널리 사용되는 Python 패키지인 Seaborn은 Matplotlib 라이브러리를 활용합니다. . Matplotlib은 객체 지향 인터페이스를 제공함으로써 복잡한 플롯의 생성 및 관리를 용이하게 합니다. 이 기사에서는 Matplotlib의 객체 지향 접근 방식을 유지하면서 seaborn의 기능을 활용하는 방법을 설명합니다.

이 기사는 Seaborn 플로팅 기능의 두 가지 범주인 "축 수준"과 "그림 수준"을 간략하게 설명하는 것으로 시작됩니다. " regplot 및 boxplot과 같은 축 수준 함수는 명시적인 ax 인수를 사용하고 Axes 객체를 반환합니다. 원하는 Axes 객체를 전달하면 이러한 함수를 객체 지향 방식으로 사용할 수 있습니다.

반면 lmplot 및 pairplot을 포함한 그림 수준 함수는 그림을 완전히 제어해야 하며 다음 작업에 사용할 수 없습니다. 기존 축에 플롯합니다. 이러한 함수는 사후 사용자 정의를 위한 기본 그림 및 축에 대한 액세스를 제공하는 일반적으로 FacetGrid 또는 JointGrid와 같은 개체를 반환합니다.

객체 지향 스타일에서 seaborn의 사용법을 설명하기 위해 이 기사에서는 예제를 제공합니다. regplot 기능을 사용합니다. 이 예제에서는 그림에 두 개의 하위 플롯을 생성하고 regplot 함수를 사용하여 각 Axes 객체에 데이터를 플롯합니다.

전반적으로 이 기사에서는 Seaborn의 강력한 플롯팅과 함께 Matplotlib의 객체 지향 기능을 활용하는 방법에 대한 지침을 제공합니다. 기능. 축 수준 함수와 그림 수준 함수 간의 차이점을 이해함으로써 사용자는 특정 요구 사항에 따라 효과적으로 데이터를 플롯하고 시각화를 사용자 정의할 수 있습니다.