세상의 변화에 대해 관심이 많은 이들의 Tech Blog search

Seaborn Module 사용법

|

목차

1. Seaborn 모듈 개요

Seaborn은 Matplotlib에 기반하여 제작된 파이썬 데이터 시각화 모듈이다. 고수준의 인터페이스를 통해 직관적이고 아름다운 그래프를 그릴 수 있다. 본 글은 Seaborn 공식 문서의 Tutorial 과정을 정리한 것임을 밝힌다.

그래프 저장 방법은 아래와 같이 matplotlib과 동일하다.

fig = plt.gcf()
fig.savefig('graph.png', dpi=300, format='png', bbox_inches="tight", facecolor="white")

2. Plot Aesthetics

2.1. Style Management

sns.set_style(style=None, rc=None)
:: 그래프 배경을 설정함

  • style = “darkgrid”, “whitegrid”, “dark”, “white”, “ticks”
  • rc = [dict], 세부 사항을 조정함

sns.despine(offset=None, trim=False, top=True, right=True, left=False, bottom=False)
:: Plot의 위, 오른쪽 축을 제거함

  • top, right, left, bottom = True로 설정하면 그 축을 제거함
  • offset = [integer or dict], 축과 실제 그래프가 얼마나 떨어져 있을지 설정함

만약 일시적으로 Figure Style을 변경하고 싶다면 아래와 같이 with 구문을 사용하면 된다.

data = np.random.normal(size=(20, 6)) + np.arange(6) / 2

with sns.axes_style("darkgrid"):
    plt.subplot(211)
    sns.violinplot(data=data)
    plt.subplot(212)
    sns.barplot(data=data)
    plt.show()

전체 Style을 변경하여 지속적으로 사용하고 싶다면, 아래와 같은 절차를 거치면 된다.

sns.axes_style()

# 배경 스타일을 darkgrid로 적용하고 투명도를 0.9로
sns.set_style("darkgrid", {"axes.facecolor": "0.9"})

# 혹은 간단하게 darkgrid만 적용하고 싶다면,
sns.set(style="darkgrid")

2.2. Color Management

현재의 Color Palette를 확인하고 싶다면 다음과 같이 코드를 입력하면 된다.

current_palette = sns.color_palette()
sns.palplot(current_palette)

우리는 이 Palette를 무궁무진하게 변화시킬 수 있는데, 가장 기본적인 테마는 총 6개가 있다.

deep, muted, pastel, bright, dark, colorblind

지금부터 color_palette 메서드를 통해 palette를 바꾸는 법에 대해 알아볼 것이다.

sns.color_palette(palette=None, n_colors=None)
:: color palette를 정의하는 색깔 list를 반환함

  • palette = [string], Palette 이름
  • n_colors = [Integer]

Palette에는 위에서 본 6가지 기본 테마 외에도, hls, husl, Set1, Blues_d, RdBu 등 수많은 matplotlib palette를 사용할 수 있다. 만약 직접 RGB를 설정하고 싶다면 아래와 같이 설정하는 것도 가능하다.

new_palette = ["#9b59b6", "#3498db", "#95a5a6", "#e74c3c", "#34495e", "#2ecc71"]

혹은 xkcd를 이용하여 이름으로 색깔을 불러올 수도 있다.

colors = ["windows blue", "amber", "greyish", "faded green", "dusty purple"]
sns.palplot(sns.xkcd_palette(colors))
  • Categorical Color Palette 대표 예시
    위에서부터 paired, Set2
  • Sequential Color Palette 대표 예시
    위에서부터 Blues, BuGn_r, GnBu_d

또 하나 유용한 기능은 cubehelix palette이다.

cubehelix_palette = sns.cubehelix_palette(8, start=2, rot=0.2, dark=0, light=.95,
                                          reverse=True, as_cmap=True)
x, y = np.random.multivariate_normal([0, 0], [[1, -0.5], [-0.5, 1]], size=300).T
cmap = sns.cubehelix_palette(dark=0.3, light=1, as_cmap=True)
sns.kdeplot(x, y, cmap=cmap, shade=True)

간단한 인터페이스를 원한다면 아래와 같은 방식도 가능하다.

pal = sns.light_palette("green", reverse=False, as_cmap=True)
palt = sns.dark_palette("purple", reverse=True, as_cmap=True)
pal = sns.dark_palette("palegreen", reverse=False, as_cmap=True)

양쪽으로 발산하는 Color Palette를 원한다면, 아래와 같은 방식으로 코드를 입력하면 된다.

diverging_palette = sns.color_palette("coolwarm", 7)
diverging_palette = sns.diverging_palette(h_neg=10, h_pos=200, s=85, l=25, n=7,
                                          sep=10, center='light', as_cmap=False)

# h_neg, h_pos = anchor hues, [0, 359]
# s: anchor saturation
# l: anchor lightness
# n: number of colors in the palette
# center: light or dark

아래 결과는 다음과 같다.

또한, 만약 color_palette 류의 메서드로 하나 하나 설정을 바꾸는 것이 아니라 전역 설정을 바꾸고 싶다면, set_palette를 이용하면 된다.

sns.set_palette('hust')

참고로 cubeleix palette를 이용하여 heatmap을 그리는 방법에 대해 첨부한다.

arr = np.array(np.abs(np.random.randn(49))).reshape((7,7))
mask = np.tril_indices_from(arr)
arr[mask] = False

palette = sns.cubehelix_palette(n_colors=7, start=0, rot=0.3,
                                light=1.0, dark=0.2, reverse=False, as_cmap=True)
sns.heatmap(arr, cmap=palette)
plt.show()

3. Plotting Functions

Seaborn의 Plotting 메서드들 중 가장 중요한 위치에 있는 메서드들은 아래와 같다.

메서드 기능 종류
relplot 2개의 연속형 변수 사이의 통계적 관계를 조명 scatter, line
catplot 범주형 변수를 포함하여 변수 사이의 통계적 관계를 조명 swarm, strip, box, violin, bar, point

데이터의 분포를 그리기 위해서는 distplot, kdeplot, jointplot 등을 사용할 수 있다.

3.1. Visualizing statistical relationships

sns.relplot(x, y, kind, hue, size, style, data, row, col, col_wrap, row_order, col_order, palette, …)
:: 2개의 연속형 변수 사이의 통계적 관계를 조명함, 각종 옵션으로 추가적으로 변수를 삽입할 수도 있음

  • hue, size, style = [string], 3개의 변수를 더 추가할 수 있음
  • col = [string], 여러 그래프를 한 번에 그릴 수 있게 해줌. 변수 명을 입력하면 됨
  • kind = [string], scatter 또는 line 입력
  • 자세한 설명은 이곳을 확인

3.1.1. Scatter plot

sns.relplot(x="total_bill", y="tip", size="size", sizes=(15, 200), data=tips)

3.1.2. Line plot

  • 일반적인 Line Plot
    df = pd.DataFrame(dict(time=np.arange(500),
                         value=np.random.randn(500).cumsum()))
    sns.relplot(x="time", y="value", kind="line", data=df)
    
  • 같은 x 값에 여러 y가 존재할 때 (Aggregation)
    데이터가 아래와 같이 생겼다고 가정하자. (timepoint 값에 여러 개의 signal 값이 존재하는 상황)
subject timepoint event region signal
s13 18 stim parietal -0.017
s5 14 stim parietal -0.081
s12 14 stim parietal -0.810
s11 18 stim parietal -0.0461
s10 18 stim parietal -0.0379

이 때, 위와 같은 경우에는 자연스럽게 Confidence Interval이 추가된다. 만약 이를 제거하고 싶으면, argument에 ci=None을 추가하면 되며, 만약 ci=”sd”로 입력하면, 표준편차가 표시된다.

sns.relplot(x="timepoint", y="signal", kind="line", data=fmri, ci="sd")

우측이 ci=”sd”이다.

여러 변수 사이의 관계를 탐구하기 위해 다음과 같은 그래프를 그릴 수도 있다.

pal = sns.cubehelix_palette(light=0.8, n_colors=2)
sns.relplot(x="timepoint", y="signal", hue="region", style="event",
            palette=pal, dashes=False, markers=True, kind="line", data=fmri)

3.1.3. 여러 그래프 한 번에 그리기

여러 그래프를 한 번에 그리고 싶다면 아래와 같은 방법을 사용하면 된다. 이는 다른 seaborn 메서드에도 두루 적용할 수 있는 방법이다. col에 지정된 변수 내 값이 너무 많으면, col_wrap[integer]을 통해 한 행에 나타낼 그래프의 수를 조정할 수 있다.

# Showing multiple relationships with facets
sns.relplot(x="timepoint", y="signal", hue="subject", col="region",
            row="event", height=3, kind="line", estimator=None, data=fmri)

3.2. Plotting with categorical data

범주형 변수를 포함한 여러 변수들의 통계적 관계를 조명하는 catplot은 kind=swarm, strip, box, violin, bar, point 설정을 통해 다양한 그래프를 그릴 수 있게 해준다.

sns.catplot(x, y, kind, hue, data, row, col, col_wrap, order, row_order, col_order, hue_order, palette, …)
:: 범주형 변수를 포함한 여러 변수들의 통계적 관계를 조명함

  • x, y, hue = [string], 그래프를 그릴 변수들의 이름
  • row, col = [string], faceting of the grid를 결정할 범주형 변수의 이름
  • 자세한 설명은 이곳을 확인

3.2.1. Categorical Scatterplots: strip, swarm

sns.catplot(x="day", y="total_bill", jitter=False, data=tips)
sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", kind="swarm",
            order=["Sun", "Sat", "Thur", "Fri"], data=tips)

swarm 그래프는 그래프 포인트끼리 겹치는 것을 막아준다. (overlapping 방지) 가로로 그리고 싶으면, x와 y의 순서를 바꿔주면 된다.

3.2.2. Distribution of observations within categories: box, violin

위와 같은 그래프에서 분포를 잘 알아보기 위해서는 다음과 같은 기능을 사용하면 된다.

tips["weekend"] = tips["day"].isin(["Sat", "Sun"])

sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="weekend", orient='v',
            kind="box", dodge=False, data=tips, legend=True)
sns.catplot(x="total_bill", y="day", hue="time",
            kind="violin", bw=.15, cut=0, data=tips)

그래프 내부에 선(Inner Stick)을 추가하고 싶거나, Scatter Plot과 Distribution Plot을 동시에 그리고 싶다면 아래의 기능을 사용하면 된다.

# Inner Stick 사용
sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips,
               split=True, inner="stick", palette="Set3")

# 결합: 분포와 실제 데이터까지 한번에 보여주는 방법
g = sns.catplot(x="day", y="total_bill", kind="violin", inner=None, data=tips)
sns.swarmplot(x="day", y="total_bill", color="k", size=3, data=tips, ax=g.ax)

3.2.3. Statistical Estimation within categories: barplot, countplot, pointplot

아래는 기본적인 Barplot, Countplot, Pointplot을 그리는 방법에 대한 소개이다.

# bar
sns.catplot(x="sex", y="survived", hue="class", kind="bar", data=titanic)

# 그냥 count를 세고 싶다면
sns.catplot(x="deck", kind="count", palette="ch:.25", data=titanic)

# point
sns.catplot(x="class", y="survived", hue="sex", data=titanic,
               palette={"male": "g", "female": "m"}, kind="point",
               markers=["^", "o"], linestyles=["-", "--"])

3.2.4. Showing multiple relationships with facets

# catplot 역시 relplot 처럼 col argument를 사용해 여러 그래프를 그릴 수 있음
sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",
            col="time", aspect=0.6, kind="swarm", data=tips)

3.3. Visualizing the distribution of a dataset

3.2.1. 일변량 분포

sns.distplot(a, bins, hist=True, rug=False, fit=None, color=None, vertical=False, norm_hist=False, axlabel, label, ax …)
:: 관찰 값들의 일변량 분포를 그림

  • a = [Series, 1d array, list], Observed data이며, Series에 name 속성이 있다면 이것이 label로 사용될 것임
  • hist = [bool], True면 히스토그램을 그림
  • 자세한 설명은 이곳을 확인

다음은 예시이다.

x = np.random.normal(size=100)
sns.distplot(x, hist=True, bins=20, kde=True, rug=True)

sns.kdeplot(data, data2, shade=False, vertical=False, kernel=’gau’, bw=’scott’, gridsize=100, cut=3, legend=True …)
:: 일변량 or 이변량의 Kernel Density Estimate 그래프를 그림

  • data = [1d array-like], Input Data
  • data2 = [1d array-like], 2번째 Input Data, 옵션이며 추가할 경우 이변량 KDE가 그려질 것임
  • bw = {‘scott’, ‘silverman’, scalar, pair of scalars}, kernel size를 결정함, 히스토그램에서의 bin size와 유사한 역할을 수행함, bw 값이 작을 수록 실제 데이터에 근접하게 그래프가 그려짐
  • gridsize = [int], Evaluation Grid에서의 이산형 포인트의 개수
  • cut = [scalar], 그래프의 시작 지점을 설정함
  • 자세한 설명은 이곳을 확인
sns.kdeplot(x, shade=True, bw=0.2, label='bw: 0.2')
sns.kdeplot(x, shade=False, bw=2, label='bw: 2')
plt.legend(loc='best')

x = np.random.gamma(6, size=200)
sns.distplot(x, kde=False, fit=stats.gamma)

3.2.2. 이변량 분포

# Prep
mean, cov = [0, 1], [(1, .5), (.5, 1)]
data = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 200)
df = pd.DataFrame(data, columns=["x", "y"])
x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 1000).T
cmap = sns.cubehelix_palette(as_cmap=True, start=0, rot=0.5, dark=0, light=0.9)

# Scatter plot
sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, color='k')

# Hexbin plot
with sns.axes_style("white"):
    sns.jointplot(x=x, y=y, kind="hex", cmap=cmap)

# Kernel Density Estimation
sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind="kde", cmap=cmap)

이변량 분포에서 KDE와 rug를 결합하면 아래와 같은 그래프를 그릴 수도 있다.

f, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6))
sns.kdeplot(df.x, df.y, ax=ax)
sns.rugplot(df.x, color="g", ax=ax)
sns.rugplot(df.y, vertical=True, ax=ax);

만약 Density의 연속성을 부드럽게 표현하고 싶다면, Contour Level을 조 정하면 된다.

cmap = sns.cubehelix_palette(as_cmap=True, dark=0, light=1, reverse=True)
sns.kdeplot(df.x, df.y, cmap=cmap, n_levels=60, shade=True)

3.2.3. Pairwise 관계 시각화

iris = sns.load_dataset('iris')
sns.pairplot(iris)

g = sns.PairGrid(iris)
g.map_diag(sns.kdeplot)
g.map_offdiag(sns.kdeplot, cmap="Blues_d", n_levels=6);

4. Multi-plot grids

이곳을 참조할 것


Reference

Seaborn 공식 문서