• 개요

▪︎ Seaborn

• Matplotlib 기반의 시각화 라이브러리
• 복잡한 그래프를 간단한 코드로 작성
• 통계적 데이터 시각화에 특화(Pandas와 연계 좋음)

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.__version__

▫︎ 데이터셋 불러오기

• 사용 가능한 데이터셋 이름 출력

sns.get_dataset_names()

• 데이터셋 불러오기

df = sns.load_dataset("car_crashes")
df.head()

▫︎ 스타일 및 폰트 설정

• 사용 가능한 폰트 목록 보기

import matplotlib.font_manager as fm

for f in fm.fontManager.ttflist:
    print(f.name)

테마 스타일 설정

• sns.set_style() : 스타일 테마 설정
  • “white”, “dark”, “whitegrid”, “darkgrid”, “ticks”
• sns.set_context() : 문맥에 따라 스타일 크기 조정
  • “paper” : 논문 / 출판용
  • “notebook” : Jupyter 기본값
  • “talk” : 프레젠테이션용
  • “poster” : 포스터 등 대형 디스플레이용
• sns.set_palette() : 색상 팔레트 설정
  • 범주형 : "deep", "muted", "bright", "pastel", "dark", "colorblind”
  • 연속형 : "rocket", "mako", "coolwarm", "viridis", "flare" 등

sns.set_style("white")
sns.set_context("notebook")
sns.set_palette("muted")
# 이후 폰트 깨짐 방지 설정

# 한글 깨짐 방지

# Windows에서 한글 폰트 설정
plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'  # '맑은 고딕'이 설치되어 있을 경우
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False     # 마이너스(-) 부호 깨짐 방지

# macOS에서 한글 폰트 설정
plt.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic'   # macOS 기본 한글 폰트
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False