꼭 알아야 할 Seaborn 그래프 14가지

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 어두운 테마와 사용자 정의 색상 팔레트 설정
sns.set_theme(style="dark", palette="muted")

# 예시 플롯
data = sns.load_dataset("penguins")
sns.histplot(data = data, x = "flipper_length_mm", hue="species")
plt.show()

import seaborn as sns

# 데이터세트 로드
iris = sns.load_dataset("iris")

# 두 변수 사이의 관계 플롯
sns.pairplot(iris, hue="species")
plt.show()

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 타이타닉 데이터 셋 로드
titanic = sns.load_dataset("titanic")

# 상관행렬 계산
corr = titanic.corr()

# 히트맵 생성
sns.heatmap(corr, annot = True, cmap = "coolwarm")
plt.show()

import seaborn as sns

# 데이터 셋 로드
tips = sns.load_dataset("tips")

# 회귀선형 모델 플롯 생성
sns.lmplot(x = "total_bill", y = "tip", data = tips)
plt.show()

import seaborn as sns

# 데이터 셋 로드
tips = sns.load_dataset("tips")

# 범주형 데이터 플롯 생성
sns.catplot(x = "day", y = "total_bill", kind = "box", data = tips)
plt.show()

import seaborn as sns

# 데이터 셋 로드
penguins = sns.load_dataset("penguins")

# 그리드 플롯 생성 
g = sns.FacetGrid(penguins, col = "species")
g.map(sns.histplot, "flipper_length_mm")
plt.show()

import seaborn as sns

# 데이터셋 로드
iris = sns.load_dataset("iris")

# 변수 분포 플롯 생성
sns.histplot(iris['petal_length'], kde = True)
plt.show()

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 샘플 데이터 생성
data = pd.DataFrame({
    'month': pd.date_range(start = '2021-01', periods = 12, freq = 'M'),
    'temperature': [5, 7, 9, 13, 16, 20, 23, 22, 19, 14, 10, 6]
})

# 선 플롯 생성
sns.lineplot(x = "month", y = "temperature", data = data)
plt.show()

import seaborn as sns

# 데이터 셋 로드
iris = sns.load_dataset("iris")

# joint plot 생성 
sns.jointplot(x = "petal_length", y = "petal_width", data = iris, kind = "scatter")
plt.show()

import seaborn as sns

# 데이터 셋 로드
tips = sns.load_dataset("tips")

# violin plot 생성 
sns.violinplot(x = "day", y = "total_bill", data = tips)
plt.show()

import seaborn as sns

# 데이터 셋 로드
iris = sns.load_dataset("iris")

# 사용자 지정 범례를 가지는 산점도 
sns.scatterplot(x = "petal_length", y = "petal_width", hue = "species", data = iris)
plt.legend(title = "Iris Species", loc = "upper left")
plt.show()

import seaborn as sns

# 데이터 셋 로드
tips = sns.load_dataset("tips")

# 막대 플롯 생성
sns.barplot(x = "day", y = "total_bill", data = tips, estimator = sum)
plt.show()

import seaborn as sns

# 데이터 셋 로드
titanic = sns.load_dataset("titanic")

# pair plot 생성 
sns.pairplot(titanic.dropna())
plt.show()

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 셋 로드
iris = sns.load_dataset("iris")

# 플롯 그리드 생성 
sns.pairplot(iris, hue = "species")

# ubplot spacing 조정 
plt.subplots_adjust(top = 0.9)
plt.show()