Seaborn의 pairplot은 데이터셋 내 변수 간의 쌍별(pairwise) 관계를 한눈에 파악할 수 있게 해주는 강력한 시각화 도구입니다. 이렇게 만든 pairplot에 제목이나 설명 같은 주석 텍스트를 추가하고 싶다면, Matplotlib의 fig.text() 메서드를 활용하면 됩니다.
구현 단계
- Seaborn, Pandas, Numpy, Pyplot 패키지를 임포트합니다.
- 그림 크기를 설정하고, 서브플롯 사이와 주변의 여백(padding)을 자동으로 조정합니다.
- 2차원 형태의, 크기가 변경 가능하며 이질적인(heterogeneous) 데이터를 담는 Pandas 데이터프레임을 생성합니다.
- sns.pairplot() 함수를 사용해 데이터셋의 변수 간 쌍별 관계를 시각화합니다.
- fig.text() 메서드를 호출하여 원하는 위치에 주석 텍스트를 추가합니다.
- plt.show() 메서드로 최종 그림을 화면에 출력합니다.
예제 코드
import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame( np.random.random((4, 4)), columns=["a", "b", "c", "d"] ) pp = sns.pairplot(df, height=1.5) pp.fig.text(0.5, 0.5, "My Pairplot", color="green", fontdict=dict(size=20)) plt.show()
코드 설명
위 예제에서 핵심 부분은 pp.fig.text() 호출입니다. 각 인자의 의미는 다음과 같습니다.
- 0.5, 0.5: 그림 전체 기준에서 x축 50%, y축 50% 지점, 즉 정중앙에 텍스트를 배치합니다.
- "My Pairplot": 화면에 표시될 주석 문자열입니다.
- color="green": 텍스트 색상을 초록색으로 지정합니다.
- fontdict=dict(size=20): 폰트 크기를 20pt로 설정합니다.
실행 결과
위 코드를 실행하면 4개 변수(a, b, c, d) 간의 산점도 행렬이 그려지고, 그림 중앙에 초록색의 "My Pairplot"이라는 주석 텍스트가 함께 표시됩니다.
마무리
이처럼 fig.text() 메서드를 사용하면 Seaborn pairplot 위에 자유롭게 제목, 라벨, 설명 등의 주석을 추가할 수 있습니다. 위치 좌표(x, y)와 폰트 스타일만 조절하면 원하는 곳 어디든 텍스트를 배치할 수 있으니, 보고서나 대시보드용 시각화를 만들 때 유용하게 활용해 보세요.