산점도 행렬(scatterplot matrix)은 데이터 분석에서 일반적으로 사용되는 그래픽 표현 방법입니다. 이 글에서는 seaborn, pandas, plotly 등의 라이브러리를 사용하여 산점도 행렬을 표현하는 다양한 방법을 보여 드리겠습니다.

1. Seaborn을 사용한 산점도 행렬

Seaborn은 Python의 데이터 분석 라이브러리 중 하나로, 다양한 그래픽 표현 방법을 제공합니다. 다음은 seaborn을 사용한 산점도 행렬의 예시입니다.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.pairplot(iris,
 diag_kind='kde',
 hue="species",
 palette='bright')
plt.show()

위 코드에서는 iris 데이터셋을 사용하여 산점도 행렬을 그렸습니다. diag_kind='kde'는 대각 원소의 커널 밀도 추정 그래프를 표시합니다. hue="species"는 'species' 열에 따라 색깔을 다르게 표시합니다. palette='bright'는 밝은 색상을 사용하여 데이터를 표시합니다.

2. Pandas를 사용한 산점도 행렬

Pandas는 Python의 데이터 분석 라이브러리 중 하나로, 다양한 그래픽 표현 방법을 제공합니다. 다음은 pandas를 사용한 산점도 행렬의 예시입니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

from pandas.plotting import scatter_matrix

scatter_matrix(iris,
 alpha=0.5,
 figsize=(8, 8),
 diagonal='kde')
plt.show()

위 코드에서는 iris 데이터셋을 사용하여 산점도 행렬을 그렸습니다. alpha=0.5는 그래프의 알파 값을 설정합니다. figsize=(8, 8)은 그래프의 크기를 설정합니다. diagonal='kde'는 대각 원소의 커널 밀도 추정 그래프를 표시합니다.

3. Plotly를 사용한 산점도 행렬

Plotly는 Python의 데이터 분석 라이브러리 중 하나로, 다양한 그래픽 표현 방법을 제공합니다. 다음은 plotly를 사용한 산점도 행렬의 예시입니다.

import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go
import cufflinks as cf

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell

cf.go_offline()

fig = ff.create_scatterplotmatrix(
 iris[['petal_width', 'petal_length', 'sepal_width', 'sepal_length']],
 height=800,
 width=800,
 diag='histogram'
)

iplot(fig)

위 코드에서는 iris 데이터셋을 사용하여 산점도 행렬을 그렸습니다. diag='histogram'는 대각 원소의 히스토그램 그래프를 표시합니다.

이러한 방법으로 다양한 그래픽 표현 방법을 제공하는 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 분석가들은 이러한 그래픽 표현 방법을 사용하여 데이터를 더 잘 이해하고, 데이터를 시각화하여 easier to understand 하게 할 수 있습니다.