Data Visualization - Choosing Plot Types and Custom Styles

What have you leraned?

차트 유형을 세 가지 범주로 나누었다.

• 트렌드 - 트렌드는 변화의 패턴으로 정의됩니다.
  • sns.lineplot - 선 차트는 시간에 따른 트렌드를 보여주기에 가장 적합하며, 여러 그룹의 트렌드를 보여주기 위해 여러 선을 사용할 수 있습니다.
• 관계 - 데이터의 변수들 사이의 관계를 이해하기 위해 많은 다른 차트 유형들을 사용할 수 있습니다.
  • sns.barplot - 막대 차트는 서로 다른 그룹들의 양을 비교하기에 유용합니다.
  • sns.heatmap - 히트맵은 숫자들의 색상 코드 패턴을 찾는 데 사용할 수 있습니다.
  • sns.scatterplot - 산점도는 두 연속 변수 사이의 관계를 보여줍니다; 색상 코드를 사용하면 세 번째 범주형 변수와의 관계도 보여줄 수 있습니다.
  • sns.regplot - 산점도에 회귀선을 포함시키면 두 변수 사이의 선형 관계를 보기 쉽게 합니다.
  • sns.lmplot - 이 명령어는 산점도에 여러 회귀선을 그리는 데 유용하며, 산점도가 여러 색상 코드 그룹을 포함하는 경우에 사용됩니다.
  • sns.swarmplot - 범주형 산점도는 연속 변수와 범주형 변수 사이의 관계를 보여줍니다.
• 분포 - 우리는 분포를 시각화하여 예상할 수 있는 변수의 가능한 값과 그들이 얼마나 가능성이 있는지를 보여줍니다.
  • sns.histplot - 히스토그램은 단일 수치 변수의 분포를 보여줍니다.
  • sns.kdeplot - KDE 플롯(또는 2D KDE 플롯)은 추정된 분포를 시각화합니다.
  • sns.jointplot - 이 명령어는 산점도와 각 개별 변수에 대한 KDE 플롯을 동시에 보여주는 데 유용합니다.

Changing styles with seaborn

그래프의 테마 바꾸기

# Change the style of the figure to the "dark" theme
sns.set_style("dark")

# Line chart 
plt.figure(figsize=(12,6))
sns.lineplot(data=spotify_data)

 

다섯 종류의 테마 : (1)"darkgrid", (2)"whitegrid", (3)"dark", (4)"white", and (5)"ticks"