Seaborn과 Matplotlib 비교
Seaborn과 Matplotlib은 서로 밀접하게 연관된 데이터 시각화 라이브러리입니다.
Seaborn은 Matplotlib 위에서 동작하며, Matplotlib을 플로팅 엔진으로 사용합니다.
두 라이브러리는 모두 다양한 시각화 기능을 제공하지만, 사용 편의성, 기본 스타일, 주요 목적에서 차이가 있습니다.
Matplotlib: 데이터 시각화를 위한 토대
- 저수준 제어: 플롯의 모든 요소를 세밀하게 제어 가능
- 유연하지만 장황함: 원하는 결과를 얻으려면 코드 길이가 길어지는 경향
- 범용 목적: 통계적 플롯뿐 아니라 다양한 유형의 시각화 지원
- 라이브러리의 기반: Seaborn을 포함한 여러 라이브러리가 Matplotlib을 플로팅 엔진으로 사용
Matplotlib 예시
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 15, 8, 12]
plt.plot(x, y)
plt.title("Matplotlib 선 그래프")
plt.xlabel("X축")
plt.ylabel("Y축")
plt.show()
Seaborn: 더 간결한 통계 시각화 도구
- 정돈된 기본 스타일: 별도의 스타일링 없이도 깔끔한 그래프 생성
- 적은 코드량: 복잡한 시각화도 한 번의 함수 호출로 생성 가능
- 통계 시각화에 최적화: 분포, 회귀, 범주 비교 등 다양한 통계 그래프 지원
- Pandas와 뛰어난 호환성:
DataFrame을 직접 입력해 손쉬운 시각화 가능
Seaborn 예시
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.lineplot(data=tips, x="size", y="total_bill")
언제 어떤 것을 사용할까요?
- Matplotlib: 완전한 제어가 필요하거나 통계와 무관한 시각화를 만들 때
- Seaborn: 적은 코드로 빠르고 깔끔한 데이터 시각화를 처리하고 싶을 때
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