Seaborn 함수를 Matplotlib의 객체 지향 인터페이스와 효과적으로 통합하는 방법은 무엇입니까?

Matplotlib 객체 지향 인터페이스를 사용하여 Seaborn으로 플로팅

Seaborn은 포괄적인 시각화 기능 제품군을 제공합니다. 다양한 기능을 통해 사용자는 Matplotlib의 객체 지향 인터페이스와 원활하게 통합하여 여러 그림과 하위 그림에 대한 제어를 향상할 수 있습니다.

축 수준 함수:

regplot과 같은 기능 , kdeplot 및 boxplot은 "축 수준" 범주에 속합니다. 특정 Axes 객체에서 작동하도록 설계되었습니다. 객체 지향 스타일로 사용하려면:

<code class="python">f, axarr = plt.subplots(2, sharex=True)
sns.regplot(x, y, ax=axarr[0])
sns.kdeplot(x, ax=axarr[1])</code>

그림 수준 기능:

반대로, relplot, catplot, 그리고 조인트플롯은 여러 개의 축을 포함할 수 있는 정교한 플롯을 구성합니다. 이러한 기능을 사용하려면 그림에 대한 독점적인 제어가 필요합니다. 그러나 기본 그림과 Axes 개체 배열에 대한 액세스를 제공합니다.

<code class="python">f, g = sns.lmplot(x, y)
g.set_xlabels(['A', 'B'])
g.set_xticks([1, 2])</code>

Jointplot 세부 정보:

Joint 플롯은 함수 호출 시 JointGrid 개체를 활용합니다. g.fig 및 g.axes를 통해 그림과 Axes 배열을 노출합니다. 함수 호출 후 사용자 정의를 적용할 수 있습니다.

결론:

Matplotlib의 객체 지향 인터페이스는 Seaborn의 시각화 기능과 완벽하게 통합될 수 있습니다. Axes 수준 함수를 사용하면 특정 Axes 객체와의 직접적인 상호 작용이 가능하고, Figure 수준 함수는 사용자 정의 목적으로 기본 Figure 및 Axes 배열에 대한 액세스를 제공합니다. 이러한 차이점을 이해하면 사용자가 시각화를 더 효과적으로 제어할 수 있습니다.

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