Seaborn으로 Python에서 3개 열 데이터 히트맵 그리기

Python에서 Seaborn 라이브러리를 사용하면 3개의 열(column)로 구성된 데이터를 손쉽게 히트맵(heatmap) 형태로 시각화할 수 있습니다. 히트맵은 색상의 농도를 통해 수치 값을 직관적으로 표현해 주기 때문에, 데이터 간의 상대적인 크기를 한눈에 파악하는 데 매우 유용합니다.

아래 단계를 따라 3개 열에 대한 히트맵을 그려보겠습니다.

구현 단계

• 그림 크기(figure size)를 설정하고, 서브플롯 주변 및 사이의 여백(padding)을 조정합니다.

• 3개의 열(a, b, c)을 가진 데이터프레임 df를 생성합니다.

• sns.heatmap() 함수를 호출하여 직사각형 데이터를 색상으로 인코딩된 행렬 형태로 시각화합니다.

• plt.show() 메서드를 사용하여 완성된 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"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

df = pd.DataFrame(np.random.random((3, 3)), columns=["a", "b", "c"])

sns.heatmap(df, cbar=False)

plt.show()

코드 설명

• np.random.random((3, 3)): 0과 1 사이의 무작위 실수로 이루어진 3×3 배열을 생성합니다.

• columns=["a", "b", "c"]: 생성된 데이터프레임의 열 이름을 지정합니다.

• sns.heatmap(df, cbar=False): 데이터프레임을 히트맵으로 그리며, cbar=False 옵션을 통해 오른쪽의 컬러바(color bar)를 제거합니다. 컬러바가 필요하다면 이 옵션을 생략하거나 True로 설정하면 됩니다.

실행 결과

위 코드를 실행하면 3개의 열(a, b, c)과 3개의 행으로 구성된 히트맵이 출력됩니다. 값이 클수록 진한 색으로, 작을수록 연한 색으로 표현되어 데이터의 분포를 쉽게 확인할 수 있습니다.