Python에서 Matplotlib의 객체 지향 인터페이스를 사용하여 Seaborn 플로팅 기능을 구현하는 방법은 무엇입니까?

Matplotlib의 객체지향 인터페이스로 Seaborn을 활용하는 방법

matplotlib의 객체지향 접근 방식에 익숙한 사람들은 seaborn으로 전환할 수 있습니다. 여러 수치와 하위 플롯에 대한 제어를 유지하는 데 어려움을 겪습니다. 이번 글에서는 Seaborn의 플로팅 기능을 객체지향적으로 활용하는 방법을 살펴봅니다.

Seaborn 플로팅 기능 구별

Seaborn의 플로팅 기능은 두 가지 범주로 나뉩니다.

• Axes 수준: (예: regplot, boxplot, kdeplot) 명시적인 ax 인수를 수락하고 Axes 객체를 반환합니다.
• 그림 수준: (예: relplot, catplot, displot) 자체 그림을 초기화하고 여러 Axes를 의미 있는 방식으로 구성합니다.

OOP 스타일의 Axes 수준 함수 활용

Axes 수준 함수를 사용하면 기존 Axes 개체를 직접 사용자 정의할 수 있습니다.

<code class="python">f, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
sns.regplot(x, y, ax=ax1)
sns.kdeplot(x, ax=ax2)</code>

OOP를 사용하여 그림 수준 함수에 접근

그림 수준 함수 반환 개체 (예: relplot의 경우 FacetGrid): 기본 그림과 축에 대한 메서드와 액세스를 제공합니다.

<code class="python">g = sns.lmplot(..., ...)
g.fig  # Provides access to the figure
g.axes  # Provides access to the Axes array</code>

초기화 후 사용자 정의

그림 수준 함수는 기존 그림의 지정을 허용하지 않으면 g.set_axis_labels(...) 및 g.set_titles(...)와 같은 메서드를 사용하여 함수를 호출한 후에도 사용자 정의를 적용할 수 있습니다.

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