<jupyter_start><jupyter_text>Seaborn= Matplotlib + Statsmodels + $\alpha$- distplot - rug, kde- countplot<jupyter_code>%matplotlib inline
sns.set() # sns 선언<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>`sns.set_style` :<jupyter_code>def sinplot():
    x = np.linspace(0, 10, 101) # 0-10 101 등분
    for i in range(3):
        plt.plot(x, np.sin(i + x)) # 60도씩 sin이 이동된 데이터를 그려줌
sns.set_style('white')
plt.subplot(221)
sinplot()

sns.set_style('dark')
plt.subplot(222)
sinplot()

sns.set_style('darkgrid')
plt.subplot(223)
sinplot()

sns.set_style('whitegrid')
plt.subplot(224)
sinplot()

plt.tight_layout()
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>sns.set_color_codes() : 기본색상을 가리키는 문자열을 바꿈http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.set_color_codes.htmlsns.set_palette() : 색 팔레트를 바꿈<jupyter_code>sns.set_palette('RdBu')
plt.subplot(221)
sinplot()

sns.set_palette('dark')
plt.subplot(222)
sinplot()

sns.set_palette('Blues')
plt.subplot(223)
sinplot()

sns.set_palette('muted')
plt.subplot(224)
sinplot()

plt.tight_layout()
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>`sns.set_context` : 선의 굵기<jupyter_code>sns.set_context('paper')
plt.subplot(221)
sinplot()

sns.set_context('poster')
plt.subplot(222)
sinplot()

sns.set_context('talk')
plt.subplot(223)
sinplot()

sns.set_context('notebook') # default
plt.subplot(224)
sinplot()

plt.tight_layout()
plt.show()
# 샘플 데이터 로드
iris = sns.load_dataset("iris")    # 붓꽃 데이터
titanic = sns.load_dataset("titanic")    # 타이타닉호 데이터
tips = sns.load_dataset("tips")    # 팁 데이터
flights = sns.load_dataset("flights")    # 여객운송 데이터<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>rugplot<jupyter_code>x = iris.petal_length.values

sns.rugplot(x)
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>kdeplot<jupyter_code>sns.kdeplot(x)
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>distplot = kde + rug<jupyter_code>sns.distplot(x, kde=True, rug=True)
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>countplot각 카테고리 값 별로 데이터 수 표시 가능- 데이터프레임에만 사용이 가능하다<jupyter_code>sns.countplot(x="class", data=titanic) #  x = column, data = DF
plt.show()
titanic.tail()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>다차원 데이터  scatter plot - jointplot데이터가 2차원 + 연속적 실수값일 경우 사용- 데이터 프레임에만 사용가능<jupyter_code>sns.jointplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=iris)
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>`kind = 'kde'` : 커널 밀도 히스토그램을 그린다.- `kind` 의 default 값은 `'scatter'`<jupyter_code>sns.jointplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=iris, kind='kde')
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>다차원 실수형 데이터  pairplot3차원 이상의 데이터라면 `pairplot` 명령을 이용- 카테고리형 데이터가 섞인 경우, `hue` 인수에 카테고리 변수 이름을 지정하여 카테고리 값에 따라 색상을 다르게 할 수 있다.<jupyter_code>sns.pairplot(iris, hue="species", markers=["o", "s", "D"]) 
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>lmplot<jupyter_code>p = sns.lmplot(x="sepal_length", 
               y="sepal_width", 
               hue="species", 
               data=iris, markers=["+", "o", "*"])

p.set_axis_labels("Sepal length (mm)", "Sepal width (mm)")

plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>heatmap데이터가 2차원이고 모든값이 카테고리 값일 경우<jupyter_code>titanic_size = titanic.pivot_table(index="class", columns="sex", aggfunc="size")
sns.heatmap(titanic_size, #df
            cmap=sns.light_palette("green", as_cmap=True), #color map, as_cmap
            annot=True, # 값 표현 여부 
            fmt="d", # annot type : "d" 정수, ".2g" 소수둘째버림, ".2f"소수둘째자리
           )
plt.show()<jupyter_output><empty_output>
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